Análisis y procesado de señales multidimensionales para detección de eventos en condiciones desfavorables
Author
Martín Pérez, JorgeAdvisor
Ramos Castro, DanielEntity
UAM. Departamento de Ingeniería InformáticaDate
2016-06Subjects
InformáticaEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
Este trabajo trata la detección de irregularidades en un proceso de control
de calidad de componentes de un reactor nuclear. Dichos procesos tienen como objetivo
determinar si una componente está o no fuera de especificación. En el proceso de control
de calidad se toman múltiples mediciones que llevan asociadas distintas señales, y de
todas ellas existe una que refleja mejor que el resto las irregularidades, dicha señal es la
que mide la densidad de las componentes.
Sin embargo la señal de densidad tiene un problema, y es que lleva asociado un ruido
que interfiere en el algoritmo existente para la detección de picos asociados con las
irregularidades de las componentes del reactor. El modelo de ruido en las señales se corresponde
con un modelo aditivo, donde la señal asociada al ruido aparece sumada a
la señal original en todo momento, y debido a que no se conoce la caracterización de
dicho ruido, las labores de eliminación de ruido no se pueden atener a ningún tipo de
conocimiento sobre este.
Para reducir el ruido en las señales de densidad, se ha hecho uso de filtros de Chebyshev
y de la sustracción espectral (método ideado originalmente para la limpieza de ruido
en señales de voz). Entre estos dos métodos, el último es con el que se han obtenido mejores
resultados, pues consigue mejorar sustancialmente la presencia de señal frente al
ruido, así como la detección de los picos existentes en las señales.
Todo esto requiere de cierto conocimiento del mundo del tratamiento de señales, por
ello se comienza exponiendo la serie de Fourier y su convergencia, y cómo de ella se
deriva la transformada de Fourier. Así mismo también se explica cómo interpretar el
dominio frecuencial que se obtiene con la transformada de Fourier, y cómo obtener su
versión discreta. This paper deals with the detection of irregularities in the process of quality
control of components of a nuclear reactor. These processes aim to determine whether a
component is or is not out of specification. In the quality control process multiple measurements
are taken, each measure has an associated signals, and among them there is
one that reflects the irregularities better than the rest, that signal is the one measuring the
density of the components.
However the density signal has a problem, and it’s that it has an associated noise that
interferes with the existing algorithm for detecting peaks associated with irregularities
of the reactor components. The noise model in the signals corresponds to an additive
model, where the signal associated with noise appears added to the original signal at all
times, and because the noise characterization is not known, the work removal noise can
not stick to any knowledge about this.
To reduce noise in density signals, Chebyshev filters and spectral subtraction have
been used (the last one was originally designed for cleaning noise in voice signals). Between
these two methods, the latter is the one that have given better results, as it improves
substantially the presence of signal above noise, as well as the detection of existing peaks
in the signals.
All this requires some knowledge of the world of signal processing, therefore the
paper begins by exposing the Fourier series and their convergence, and how the Fourier
transform is derived. Likewise, it also explains how to interpret the frequency domain
obtained with the Fourier transform, and how to get it’s discrete version.
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