Detección de anomalías en máquinas de corte con láser mediante redes neuronales y procesamiento de señales

Luis Ortiz; Ana Guasque; Patricia Balbastre; Jose Simo

doi:10.17979/ja-cea.2024.45.10835

Autores/as

Luis Ortiz Universitat Politècnica de València https://orcid.org/0009-0002-1376-0650
Ana Guasque Universitat Politècnica de València https://orcid.org/0000-0002-2900-8466
Patricia Balbastre Universitat Politècnica de València https://orcid.org/0000-0001-9458-4083
Jose Simo Universitat Politècnica de València https://orcid.org/0000-0003-4677-7627

DOI:

https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10835

Palabras clave:

Sistemas empotrados para el control y aplicaciones, Algoritmos en tiempo real, Monitorización, Toma de decisiones y autonomía

Resumen

En este trabajo se propone la evaluación de diferentes técnicas de procesamiento de información, obtenida mediante instrumentación, con el objetivo de la detección de anomalías de funcionamiento mecánico. Como punto de partida se usan datos obtenidos mediante el muestreo de un acelerómetro montado en un pórtico XYZ cuyo movimiento está controlado con motores paso a paso. A los datos obtenidos por la instrumentación se aplicarán técnicas de procesamiento digital, y redes neuronales para determinar la posibilidad de predicción en la aparición de funcionamientos anómalos en la máquina. Para la evaluación experimental de las técnicas de procesamiento de información se inyectarán diferentes tipos de fallos bajo diferentes escenarios de funcionamiento. Los resultados obtenidos se comparan cuantitativa y cualitativamente, evaluando la eficacia de cada enfoque. Las conclusiones derivadas de este trabajo contribuirán al avance en la detección temprana de anomalías en máquinas de corte con láser, brindando aplicaciones prácticas para el mantenimiento predictivo y la mejora de la eficiencia operativa.

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