Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Mecánico / Con el uso de las redes neuronal profundas ganando terreno en el área de PHM, los sensores
disminuyendo progresivamente su precio y mejores algoritmos, la falta de datos se ha vuelto
un problema principal para los modelos enfocados en datos. Los datos etiquetados y aplicables
a escenarios específicos son, en el mejor de los casos, escasos.
El objetivo de este trabajo es desarrollar un método para diagnosticas el estado de un rodamiento
en situaciones con datos limitados.
Hoy en día la mayoría de las técnicas se enfocan en mejorar la precisión del diagnóstico y
en estimar la vida útil remanente en componentes bien documentados. En el presente, los
métodos actuales son ineficiente en escenarios con datos limitados.
Se desarrolló un método en el cual las señales vibratorias son usadas para crear escalogramas
y espectrogramas, los cuales a su vez se usan para entrenar redes neuronales generativas y
de clasificación, en función de diagnosticar un set de datos parcial o totalmente desconocido,
en base a uno conocido.
Los resultados se comparan con un método más sencillo en el cual la red para clasificación
es entrenada con el set de datos conocidos y usada directamente para diagnosticar el set de
datos desconocido.
El Case Western Reserve University Bearing Dataset y el Machine Failure Prevention Technology
Bearing Dataset fueron usados como datos de entrada. Ambos sets se usaron como
conocidos tanto como desconocidos.
Para la clasificación una red neuronal convolucional (CNN por sus siglas en inglés) fue diseñada.
Una red adversaria generativa (GAN por sus siglas en inglés) fue usada como red
generativa. Esta red fue basada en una introducida en el paper StarGAN: Unified Generative
Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation.
Los resultados fueron favorables para la red CNN mientras que fueron -en general- desfavorables
para la red GAN.
El análisis de resultados sugiere que la función de costo es inapropiada para el problema
propuesto.
Las conclusiones dictaminan que la traducción imagen-a-imagen basada en la función ciclo
no funciona correctamente en señal vibratorias para diagnóstico de rodamientos.
With the use of deep neural networks gaining notoriety on the prognostics & health management field, sensors getting progressively cheaper and improved algorithms, the lack of data
has become a major issue for data-driven models. Data which is labelled and applicable for
specific scenarios is scarce at best.
The purpose of this works is to develop a method to diagnose the health state of a bearing
on limited data situations.
Now a days most techniques focus on improving accuracy for diagnosis and estimating remaining useful life on well documented components. As it stands, current methods are
ineffective on limited data scenarios.
A method was developed were in vibration signals are used to create scalograms and spectrograms, which in turn are used to train generative and classification neural networks with
the goal of diagnosing a partially or totally unknown dataset based on a fully labelled one.
Results were compared to a simpler method in which a classification network is trained on
the labelled dataset to diagnose the unknown dataset.
As inputs the Case Western Reserve University Bearing Dataset (CWR) and the Society for
Machine Failure Prevention Technology Bearing Dataset. Both datasets are used as labelled
and unknown.
For classification a Convolutional Neural Network (CNN) is designed. A Generative Adversarial Network (GAN) is used as generative model. The generative model is based of a
previous paper called StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain
Image-to-Image Translation.
Results were favourable for the CNN network whilst generally negative for the GAN network.
Result analysis suggests that the cost function is unsuitable for the proposed problem.
Conclusions state that cycle based image-to-image translation does not work correctly on
vibration signals for bearing diagnosis.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/170996 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Cabezas Rodríguez, Juan Pablo |
| Contributors | López Droguett, Enrique, Meruane Naranjo, Viviana, Salamanca Henríquez, Eduardo |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | English |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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