Análisis de vibraciones en una estructura utilizando echo state networks

• Ignacio Díaz Blanco ^[1] ; Diego García Pérez ^[1] ; Ana González ; Abel A. Cuadrado Vega ^[1]
  1. [1] Universidad de Oviedo

     Universidad de Oviedo

     Oviedo, España

     
• Localización: XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019 / coord. por José Luis Calvo Rolle, José-Luis Casteleiro-Roca, Isabel Fernández-Ibáñez, Óscar Fontenla Romero, Esteban Jove Pérez, Alberto J. Leira-Rejas, José Antonio López Vázquez, Vanesa Loureiro-Vázquez, María-Carmen Meizoso-López, Francisco Javier Pérez Castelo, Andrés José Piñón Pazos, Héctor Quintián Pardo, Juan Manuel Rivas Rodríguez, Benigno Antonio Rodríguez Gómez, Rafael A. Vega-Vega, 2019, ISBN 978-84-9749-716-9, págs. 186-191
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Vibration analysis in structures using echo state networks
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    En este artículo se propone explorar el uso de redes neuronales recurrentes de tipo echo state network (ESN) como herramientas para la detección y diagnóstico de fallos en estructuras. Se trata de una primera experiencia en el uso de las ESN para la detección de anomalías, que ha sido testada sobre datos reales de vibración de una estructura excitada por impacto. El análisis de los residuos entre las estimaciones de los modelos ESN y los valores reales de vibración ha permitido detectar la presencia de condiciones anómalas en la estructura, demostrando con ello el potencial de este enfoque preliminar.

  • English

    This article proposes to explore the use of recurrent echo state network (ESN) as tools for the detection and diagnosis of failures in structures. This is a first experience in the use of ESN for anomaly detection, which has been tested on real vibration data of an impact-excited structure. The analysis of the residues between the ESN model estimations and the real vibration values has allowed to detect the presence of anomalous conditions in the structure, thus demonstrating the potential of this preliminary approach.