Study of diagnosis method based on novelty detection and classification algorithms applied to an end of line tester
Visualitza/Obre
Memòria_Josep_Cirera.pdf (7,455Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
ANNEXI_Josep_Cirera.pdf (504,6Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/173860
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2016-09
Condicions d'accésAccés restringit per decisió de l'autor
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This project includes the study and development of an end of line tester diagnosis system. The inputs are torque signals from the EOLT and the outputs are the current states of the machine. A raw data study is implemented in order to extract the best features for the posterior evaluation. The signal is partitioned, filtered and analyzed, therefore, some statistical features are calculated. Subsequently two different parts are developed, the novelty detection and the classification. The first one allows the system to recognize if the input data comes from a new machine state, never seen before, and the second classifies the input data into its target. For the novelty system, a subset of features is selected and the novelty detection algorithms are applied. The selection is based on the healthy state data in order to recognize any other state as faulty. The algorithm relearns with every new state encountered for the purpose of detecting only as new patterns the ones that have never seen before. In the other hand, for the classification, the features are selected and extracted with every new data batch detected, using the healthy state variables and the other from the faulty states. The algorithm classify the input data and it is retrained with every new batch. The solution is implemented with a user interface allowing the exemplification of all the steps and the labeling of new patterns encountered
MatèriesAlgorithms, Assembly-line methods, Measuring instruments, Algorismes, Treball en cadena, Mesurament -- Instruments
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN ENGINYERIA DE SISTEMES AUTOMÀTICS I ELECTRÒNICA INDUSTRIAL (Pla 2012)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Memòria_Josep_Cirera.pdf | 7,455Mb | Accés restringit | ||
ANNEXI_Josep_Cirera.pdf | 504,6Kb | Accés restringit |