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dc.contributorRuiz Vegas, Francisco Javier
dc.contributor.authorPrieto Morago, Guillermo
dc.contributor.otherUniversitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial
dc.date.accessioned2020-03-26T11:14:40Z
dc.date.issued2020-02-06
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2117/181523
dc.descriptionTítol alternatiu emprat a la intranet docent de l'EPSEVG: "Tratamiento de señales enfocado a mantenimiento predictivo mediante redes neuronales"
dc.description.abstract[CASTELLÀ] El presente proyecto tiene como objetivo detectar anomalías de la vibración de un motor de combustión a partir de los datos extraídos de dos acelerómetros colocados en el exterior del bloque motor. Para ello, se han hecho cuatro ensayos diferentes: vibración normal y tres tipos de desviaciones del comportamiento normal, forzando vibraciones cada vez más anómalas en tres de los casos, registrando datos en todos ellos. Se han implementado dos métodos diferentes para tratar los datos de los acelerómetros y proporcionar métricas que permitan una identificación inmediata de si la vibración es anómala o, si por el contrario, se encuadra dentro de unos límites aceptables de normalidad. Inicialmente se utilizarán varias arquitecturas de redes neuronales tipo LSTM (Long Short-Term Memory), especiales para tratar con series temporales, con el objetivo de clasificar el perfil vibratorio entre los cuatro casos. El segundo método se basa en un algoritmo diseñado específicamente para este proyecto en colaboración con Idiada Automotive Technologies. Este algoritmo utiliza métricas que no puede encuadrarse en ningún tipo de análisis de vibraciones que se haya hecho hasta ahora, por lo que supone una novedad en dicho ámbito. Al final del trabajo, se realiza una comparativa entre ambos métodos y se proponen trabajos futuros para mejorar el desempeño de estos. La aplicación directa del método que se pretende implementar sería en ensayos de durabilidad. Estos ensayos se realizan en bancos de pruebas donde el motor es sometido a cargas variables durante un periodo de tiempo elevado para comprobar la resistencia al fallo que presenta. Las vibraciones que se registran en este tipo de ensayos son exclusivamente las procedentes del motor, al contrario que en un uso cotidiano de un coche en carretera, donde las irregularidades de la carretera y de las ruedas afectan al perfil vibratorio y no permiten un análisis tan directo.
dc.description.abstract[ANGLÈS] This project aims to detect anomalies of the vibration of a combustion engine from the data extracted from two accelerometers placed outside the engine block. In order to achieve this, four different tests have been done: normal vibration and three types of deviations from normal behavior, forcing increasingly abnormal vibrations in three of the cases, recording data in all of them. Two different methods have been implemented to process accelerometer data and provide metrics that allow immediate identification of whether the vibration is abnormal or, if, on the contrary, falls within acceptable limits of normality. Initially, several LSTM (Long Short-Term Memory) neural network architectures will be used, especially suitable for dealing with time series, with the aim of classifying the vibratory profile among the four cases. The second method is based on an algorithm designed specifically for this project in collaboration with Idiada Automotive Technologies. This algorithm uses metrics that cannot be framed in any type of vibration analysis that has been done so far, so it is a novelty in that area. At the end of the project, a comparison is made between both methods and future work is proposed to improve their performance. The direct application of the implemented method would be in durability tests. These tests are carried out in test benches where the engine undergoes variable loads for a long period of time to verify the resistance to failure that presents. The vibrations that are recorded in this type of tests are exclusively engine measurements, unlike in a daily use of a car on the road, where the irregularities of the road and wheels affect the vibratory profile and do not allow such a direct analysis.
dc.language.isospa
dc.publisherUniversitat Politècnica de Catalunya
dc.subjectÀrees temàtiques de la UPC::Enginyeria mecànica::Motors::Motors de combustió interna
dc.subject.lcshMotors
dc.subject.lcshAccelerometers
dc.subject.otherVibraciones
dc.subject.otherDurabilidad
dc.subject.otherMantenimiento predictivo
dc.subject.otherAlgoritmo
dc.subject.otherVibrations
dc.subject.otherDurability
dc.subject.otherPredictive maintenance
dc.subject.otherAlgorithm
dc.titleTratamiento de señales de vibración de un motor de combustión enfocado a mantenimiento predictivo
dc.typeBachelor thesis
dc.subject.lemacMotors -- Manteniment i reparació
dc.subject.lemacAcceleròmetres
dc.identifier.slugPRISMA-151006
dc.rights.accessRestricted access - author's decision
dc.date.lift10000-01-01
dc.date.updated2020-03-23T10:44:40Z
dc.audience.educationlevelGrau
dc.audience.mediatorEscola Politècnica Superior d'Enginyeria de Vilanova i la Geltrú
dc.audience.degreeGRAU EN ENGINYERIA MECÀNICA (Pla 2009)
dc.contributor.covenanteeApplus+ IDIADA


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