Detección de fallas en equipos utilizando modelos en base a Deep Learning
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
López Droguett, Enrique
Author
dc.contributor.author
Montagna Puga, Sebastián
Associate professor
dc.contributor.other
Meruane Naranjo, Viviana
Associate professor
dc.contributor.other
Cardemil Iglesias, José
Admission date
dc.date.accessioned
2019-06-24T16:06:40Z
Available date
dc.date.available
2019-06-24T16:06:40Z
Publication date
dc.date.issued
2018
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/170010
General note
dc.description
Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Mecánico
es_ES
Abstract
dc.description.abstract
Los equipos mecánicos están sujetos a daño durante la operación, lo que deteriora su estructura y funcionamiento produciendo fallas. La detección preventiva de fallas y el pronóstico de vida remanente son herramientas muy útiles en el ámbito práctico, permitiendo evitar tiempos inesperados de parada del equipo, además de permitir agendar la mantención en un momento propicio según la condición en la que se encuentre el equipo en operación.
Se propone implementar un modelo novedoso para el análisis de registros de series temporales en base a Deep Learning, redes neuronales convolucionales causales, que ha presentado muy buenos resultados realizando tareas de generación de secuencias con dependencias de largo alcance [1].
Los objetivos del trabajo propuesto en el presente informe son los siguientes:
Objetivo General:
Determinar la vida remanente en equipos mecánicos mediante la implementación de un
modelo en base a CNNs causales.
Objetivos Específicos:
Analizar, indexar y clasificar los registros de señales de sensores de los equipos perti-
nentes.
Generar un modelo en base a redes neuronales convolucionales causales para el pronós-
tico y estimación de vida remanente.
Verificar y corroborar resultados obtenidos comparando con métodos actuales y parti-
cularmente métodos en base a Long Short-Term Memory.
Teniendo la base de datos del registro de los equipos, se procede a definir la arquitectura del modelo en base a Deep Learning y a realizar el entrenamiento e implementación del modelo. Luego, se analizan y verifican los resultados. En caso de que los resultados no sean satisfactorios se procede a cambiar los hiper-parámetros de la arquitectura del modelo y se repite el procedimiento.
Los resultados obtenidos validan la implementación del modelo propuesto por medio de métodos comparativos entre modelos con y sin los métodos que se busca implementar.
Los valores obtenidos para las predicciones de la base de datos en la que se implementa el modelo responden a lo esperado y al comparar con el estado del arte, se puede notar que el modelo realiza buenas predicciones, no ajustándose con tanta precisión, pero obteniendo mejores resultados en las bases de datos con más parámetros de operación debido a la capacidad de aprendizaje más general.