Extracción de características para señales temporales procedentes de sensores industriales
Author
Iglesias Arias, ÁlvaroAdvisor
Ramos Castro, DanielEntity
UAM. Departamento de Tecnología Electrónica y de las ComunicacionesDate
2017-06Subjects
Detector; Señales industriales; Sensor; TelecomunicacionesEsta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
Abstract
En este Trabajo de Fin de Grado se ha realizado un acercamiento al proceso de detección de eventos en señales procedentes de sensores industriales. El análisis de piezas en el ámbito industrial es de vital importancia como forma de asegurar unos estándares de calidad mínimos. Es por ello que la detección de cualquier irregularidad en estas señales es de vital importancia, ahorrando posibles problemas en el futuro.
Por ello, en este trabajo se ha propuesto, mediante el uso de técnicas de procesado de señal y reconocimiento de patrones, la implementación de un detector automático de eventos, enfocado a su uso sobre las señales proporcionadas por una empresa externa, para la posterior clasificación de estos.
Como se irá explicando a lo largo de esta memoria para abordar este problema se ha hecho uso de dos posibles esquemas; un detector por correlación y un detector basado en características espectrales ambos implementados mediante un sistema del tipo Fron-tendBack-end.
Si bien el proceso de clasificación posterior a la detección es de también de vital importancia en un problema como el planteado, en este trabajo nos centraremos en el proceso de selección y extracción de las características correctas para una adecuada separación entre eventos, así como en la detección de estos, que corresponde al Front-end de nuestro clasificador.
Resaltar que este trabajo ha sido realizado desde cero en Matlab con el objetivo de crear una base adecuada y funcional desde la que se puede continuar y perfeccionar, ya sea aumentando la base de datos disponible o mediante el uso de detectores y clasificadores más complejos. In this Bachelor Thesis, an approach to signal processing and automatic event recognition has been perform in an industrial and mechanical environment. The industrial parts analysis is very important as a form of detection and supervision, that is, to ensure a minimum quality standard. Therefore, the detection of any irregularity in these signals is of vital importance, saving from possible future damages.
In this work, it has been proposed the implementation of an automatic event detector focused on signals provided by an extern enterprise. All this has been possible by using pattern recognition ttechniques.
All along this paper will be explained there has been used two different schemes, a correlation detector or a more complex system based on a Frontend-Backend scheme.
Throughout this article we explain that we have used two different schemes, a correlation detector or a more complex spectral detector both systems based on a Front-end-Back-end scheme.
In this essay, we will focus on the process of selection and extraction of the correct characteristics for an adequate separation between events, as well as in the Detection of these, which corresponds to the Front-end of our classifier.
Finally, it is also important to note that this work has been implemented in Matlab from the ground with the objective of create a worthy and functional baseline from which to continue and improve this work goal.
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