Fine-grained fault recognition method for shaft orbit of rotary machine based on convolutional neural network

In the fault diagnosis of the shaft orbit of rotating machinery, there are few prejudgments about the severity of the faults, which is very important for fault repair. Therefore, a fine-grained recognition method is proposed to detect different severity faults by shaft orbit. Since different shaft orbits represent different type and different severity of faults, the convolutional neural network (CNN) is applied for identifying the shaft orbits to recognize the type and severity of the fault. The recognition rate of proposed fine-grained fault identification method is 97.96 % on the simulated shaft orbit database, and it takes only 0.31 milliseconds for the recognition of single sample. Experimental result indicated that the classification performance of the proposed method are better than the traditional machine learning models. Moreover, the method is applied for the identification of the measured shaft orbits of rotor with different degree of imbalance faults, and the testing accuracy of the experiments in measured shaft orbits is 97.14 %, which has verified the effectiveness of the proposed fine-grained fault recognition method

Real Time Stereo Cameras System Calibration Tool and Attitude and Pose Computation with Low Cost Cameras

The Engineering in autonomous systems has many strands. The area in which this work falls, the artificial vision, has become one of great interest in multiple contexts and focuses on robotics. This work seeks to address and overcome some real difficulties encountered when developing technologies with artificial vision systems which are, the calibration process and pose computation of robots in real-time. Initially, it aims to perform real-time camera intrinsic (3.2.1) and extrinsic (3.3) stereo camera systems calibration needed to the main goal of this work, the real-time pose (position and orientation) computation of an active coloured target with stereo vision systems. Designed to be intuitive, easy-to-use and able to run under real-time applications, this work was developed for use either with low-cost and easy-to-acquire or more complex and high resolution stereo vision systems in order to compute all the parameters inherent to this same system such as the intrinsic values of each one of the cameras and the extrinsic matrices computation between both cameras. More oriented towards the underwater environments, which are very dynamic and computationally more complex due to its particularities such as light reflections. The available calibration information, whether generated by this tool or loaded configurations from other tools allows, in a simplistic way, to proceed to the calibration of an environment colorspace and the detection parameters of a specific target with active visual markers (4.1.1), useful within unstructured environments. With a calibrated system and environment, it is possible to detect and compute, in real time, the pose of a target of interest. The combination of position and orientation or attitude is referred as the pose of an object. For performance analysis and quality of the information obtained, this tools are compared with others already existent.A engenharia de sistemas autónomos actua em diversas vertentes. Uma delas, a visão artificial, em que este trabalho assenta, tornou-se uma das de maior interesse em múltiplos contextos e focos na robótica. Assim, este trabalho procura abordar e superar algumas dificuldades encontradas aquando do desenvolvimento de tecnologias baseadas na visão artificial. Inicialmente, propõe-se a fornecer ferramentas para realizar as calibrações necessárias de intrínsecos (3.2.1) e extrínsecos (3.3) de sistemas de visão stereo em tempo real para atingir o objectivo principal, uma ferramenta de cálculo da posição e orientação de um alvo activo e colorido através de sistemas de visão stereo. Desenhadas para serem intuitivas, fáceis de utilizar e capazes de operar em tempo real, estas ferramentas foram desenvolvidas tendo em vista a sua integração quer com camaras de baixo custo e aquisição fácil como com camaras mais complexas e de maior resolução. Propõem-se a realizar a calibração dos parâmetros inerentes ao sistema de visão stereo como os intrínsecos de cada uma das camaras e as matrizes de extrínsecos que relacionam ambas as camaras. Este trabalho foi orientado para utilização em meio subaquático onde se presenciam ambientes com elevada dinâmica visual e maior complexidade computacional devido `a suas particularidades como reflexões de luz e má visibilidade. Com a informação de calibração disponível, quer gerada pelas ferramentas fornecidas, quer obtida a partir de outras, pode ser carregada para proceder a uma calibração simplista do espaço de cor e dos parâmetros de deteção de um alvo específico com marcadores ativos coloridos (4.1.1). Estes marcadores são ´uteis em ambientes não estruturados. Para análise da performance e qualidade da informação obtida, as ferramentas de calibração e cálculo de pose (posição e orientação), serão comparadas com outras já existentes

Contributions to improve the technologies supporting unmanned aircraft operations

Mención Internacional en el título de doctorUnmanned Aerial Vehicles (UAVs), in their smaller versions known as drones, are becoming increasingly important in today's societies. The systems that make them up present a multitude of challenges, of which error can be considered the common denominator. The perception of the environment is measured by sensors that have errors, the models that interpret the information and/or define behaviors are approximations of the world and therefore also have errors. Explaining error allows extending the limits of deterministic models to address real-world problems. The performance of the technologies embedded in drones depends on our ability to understand, model, and control the error of the systems that integrate them, as well as new technologies that may emerge. Flight controllers integrate various subsystems that are generally dependent on other systems. One example is the guidance systems. These systems provide the engine's propulsion controller with the necessary information to accomplish a desired mission. For this purpose, the flight controller is made up of a control law for the guidance system that reacts to the information perceived by the perception and navigation systems. The error of any of the subsystems propagates through the ecosystem of the controller, so the study of each of them is essential. On the other hand, among the strategies for error control are state-space estimators, where the Kalman filter has been a great ally of engineers since its appearance in the 1960s. Kalman filters are at the heart of information fusion systems, minimizing the error covariance of the system and allowing the measured states to be filtered and estimated in the absence of observations. State Space Models (SSM) are developed based on a set of hypotheses for modeling the world. Among the assumptions are that the models of the world must be linear, Markovian, and that the error of their models must be Gaussian. In general, systems are not linear, so linearization are performed on models that are already approximations of the world. In other cases, the noise to be controlled is not Gaussian, but it is approximated to that distribution in order to be able to deal with it. On the other hand, many systems are not Markovian, i.e., their states do not depend only on the previous state, but there are other dependencies that state space models cannot handle. This thesis deals a collection of studies in which error is formulated and reduced. First, the error in a computer vision-based precision landing system is studied, then estimation and filtering problems from the deep learning approach are addressed. Finally, classification concepts with deep learning over trajectories are studied. The first case of the collection xviiistudies the consequences of error propagation in a machine vision-based precision landing system. This paper proposes a set of strategies to reduce the impact on the guidance system, and ultimately reduce the error. The next two studies approach the estimation and filtering problem from the deep learning approach, where error is a function to be minimized by learning. The last case of the collection deals with a trajectory classification problem with real data. This work completes the two main fields in deep learning, regression and classification, where the error is considered as a probability function of class membership.Los vehículos aéreos no tripulados (UAV) en sus versiones de pequeño tamaño conocidos como drones, van tomando protagonismo en las sociedades actuales. Los sistemas que los componen presentan multitud de retos entre los cuales el error se puede considerar como el denominador común. La percepción del entorno se mide mediante sensores que tienen error, los modelos que interpretan la información y/o definen comportamientos son aproximaciones del mundo y por consiguiente también presentan error. Explicar el error permite extender los límites de los modelos deterministas para abordar problemas del mundo real. El rendimiento de las tecnologías embarcadas en los drones, dependen de nuestra capacidad de comprender, modelar y controlar el error de los sistemas que los integran, así como de las nuevas tecnologías que puedan surgir. Los controladores de vuelo integran diferentes subsistemas los cuales generalmente son dependientes de otros sistemas. Un caso de esta situación son los sistemas de guiado. Estos sistemas son los encargados de proporcionar al controlador de los motores información necesaria para cumplir con una misión deseada. Para ello se componen de una ley de control de guiado que reacciona a la información percibida por los sistemas de percepción y navegación. El error de cualquiera de estos sistemas se propaga por el ecosistema del controlador siendo vital su estudio. Por otro lado, entre las estrategias para abordar el control del error se encuentran los estimadores en espacios de estados, donde el filtro de Kalman desde su aparición en los años 60, ha sido y continúa siendo un gran aliado para los ingenieros. Los filtros de Kalman son el corazón de los sistemas de fusión de información, los cuales minimizan la covarianza del error del sistema, permitiendo filtrar los estados medidos y estimarlos cuando no se tienen observaciones. Los modelos de espacios de estados se desarrollan en base a un conjunto de hipótesis para modelar el mundo. Entre las hipótesis se encuentra que los modelos del mundo han de ser lineales, markovianos y que el error de sus modelos ha de ser gaussiano. Generalmente los sistemas no son lineales por lo que se realizan linealizaciones sobre modelos que a su vez ya son aproximaciones del mundo. En otros casos el ruido que se desea controlar no es gaussiano, pero se aproxima a esta distribución para poder abordarlo. Por otro lado, multitud de sistemas no son markovianos, es decir, sus estados no solo dependen del estado anterior, sino que existen otras dependencias que los modelos de espacio de estados no son capaces de abordar. Esta tesis aborda un compendio de estudios sobre los que se formula y reduce el error. En primer lugar, se estudia el error en un sistema de aterrizaje de precisión basado en visión por computador. Después se plantean problemas de estimación y filtrado desde la aproximación del aprendizaje profundo. Por último, se estudian los conceptos de clasificación con aprendizaje profundo sobre trayectorias. El primer caso del compendio estudia las consecuencias de la propagación del error de un sistema de aterrizaje de precisión basado en visión artificial. En este trabajo se propone un conjunto de estrategias para reducir el impacto sobre el sistema de guiado, y en última instancia reducir el error. Los siguientes dos estudios abordan el problema de estimación y filtrado desde la perspectiva del aprendizaje profundo, donde el error es una función que minimizar mediante aprendizaje. El último caso del compendio aborda un problema de clasificación de trayectorias con datos reales. Con este trabajo se completan los dos campos principales en aprendizaje profundo, regresión y clasificación, donde se plantea el error como una función de probabilidad de pertenencia a una clase.I would like to thank the Ministry of Science and Innovation for granting me the funding with reference PRE2018-086793, associated to the project TEC2017-88048-C2-2-R, which provide me the opportunity to carry out all my PhD. activities, including completing an international research internship.Programa de Doctorado en Ciencia y Tecnología Informática por la Universidad Carlos III de MadridPresidente: Antonio Berlanga de Jesús.- Secretario: Daniel Arias Medina.- Vocal: Alejandro Martínez Cav

Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features

Las arritmias supraventriculares, en particular la fibrilación auricular (FA), son las enfermedades cardíacas más comúnmente encontradas en la práctica clínica rutinaria. La prevalencia de la FA es inferior al 1\% en la población menor de 60 años, pero aumenta de manera significativa a partir de los 70 años, acercándose al 10\% en los mayores de 80. El padecimiento de un episodio de FA sostenida, además de estar ligado a una mayor tasa de mortalidad, aumenta la probabilidad de sufrir tromboembolismo, infarto de miocardio y accidentes cerebrovasculares. Por otro lado, los episodios de FA paroxística, aquella que termina de manera espontánea, son los precursores de la FA sostenida, lo que suscita un alto interés entre la comunidad científica por conocer los mecanismos responsables de perpetuar o conducir a la terminación espontánea de los episodios de FA. El análisis del ECG de superficie es la técnica no invasiva más extendida en la diagnosis médica de las patologías cardíacas. Para utilizar el ECG como herramienta de estudio de la FA, se necesita separar la actividad auricular (AA) de las demás señales cardioeléctricas. En este sentido, las técnicas de Separación Ciega de Fuentes (BSS) son capaces de realizar un análisis estadístico multiderivación con el objetivo de recuperar un conjunto de fuentes cardioeléctricas independientes, entre las cuales se encuentra la AA. A la hora de abordar un problema de BSS, se hace necesario considerar un modelo de mezcla de las fuentes lo más ajustado posible a la realidad para poder desarrollar algoritmos matemáticos que lo resuelvan. Un modelo viable es aquel que supone mezclas lineales. Dentro del modelo de mezclas lineales se puede además hacer la restricción de que estas sean instantáneas. Este modelo de mezcla lineal instantánea es el utilizado en el Análisis de Componentes Independientes (ICA).Vayá Salort, C. (2010). Characterization and processing of atrial fibrillation episodes by convolutive blind source separation algorithms and nonlinear analysis of spectral features [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/8416Palanci

Advanced physics-based and data-driven strategies

Simulation Based Engineering Science (SBES) has brought major improvements in optimization, control and inverse analysis, all leading to a deeper understanding in many processes occuring in the real world. These noticeable breakthroughts are present in a vast variety of sectors such as aeronautic or automotive industries, mobile telecommunications or healthcare among many other fields. Nevertheless, SBES is currently confronting several difficulties to provide accurate results in complex industrial problems. Apart from the high computational costs associated with industrial applications, the errors introduced by constitutive modeling become more and more important when dealing with new materials. Concurrently, an unceasingly growing interest in concepts such as Big-Data, Machine Learning or Data-Analytics has been experienced. Indeed, this interest is intrinsically motivated by an exhaustive development in both data-acquisition and data-storage systems. For instance, an aircraft may produce over 500 GB of data during a single flight. This panorama brings a perfect opportunity to the so-called Dynamic Data Driven Application Systems (DDDAS), whose main objective is to merge classical simulation algorithms with data coming from experimental measures in a dynamic way. Within this scenario, data and simulations would no longer be uncoupled but rather a symbiosis that is to be exploited would achieve milestones which were inconceivable until these days. Indeed, data will no longer be understood as a static calibration of a given constitutive model but rather the model will be corrected dynamicly as soon as experimental data and simulations tend to diverge. Several numerical algorithms will be presented throughout this manuscript whose main objective is to strengthen the link between data and computational mechanics. The first part of the thesis is mainly focused on parameter identification, data-driven and data completion techniques. The second part is focused on Model Order Reduction (MOR) techniques, since they constitute a fundamental ally to achieve real time constraints arising from DDDAS framework.La Ciencia de la Ingeniería Basada en la Simulación (SBES) ha aportado importantes mejoras en la optimización, el control y el análisis inverso, todo lo cual ha llevado a una comprensión más profunda de muchos de los procesos que ocurren en el mundo real. Estos notables avances están presentes en una gran variedad de sectores como la industria aeronáutica o automotriz, las telecomunicaciones móviles o la salud, entre muchos otros campos. Sin embargo, SBES se enfrenta actualmente a varias dificultades para proporcionar resultados precisos en problemas industriales complejos. Aparte de los altos costes computacionales asociados a las aplicaciones industriales, los errores introducidos por el modelado constitutivo son cada vez más importantes a la hora de tratar con nuevos materiales. Al mismo tiempo, se ha experimentado un interés cada vez mayor en conceptos como Big-Data, Machine Learning o Data-Analytics. Ciertamente, este interés está intrínsecamente motivado por un desarrollo exhaustivo de los sistemas de adquisición y almacenamiento de datos. Por ejemplo, una aeronave puede producir más de 500 GB de datos durante un solo vuelo. Este panorama brinda una oportunidad perfecta a los denominados Sistemas de Aplicación Dinámicos Impulsados por Datos (DDDAS), cuyo objetivo principal es fusionar de forma dinámica los algoritmos clásicos de simulación con los datos procedentes de medidas experimentales. En este escenario, los datos y las simulaciones ya no se desacoplarían, sino que aprovechando una simbiosis se alcanzaría hitos que hasta ahora eran inconcebibles. Mas en detalle, los datos ya no se entenderán como una calibración estática de un modelo constitutivo dado, sino que el modelo se corregirá dinámicamente tan pronto como los datos experimentales y las simulaciones tiendan a diverger. A lo largo de este manuscrito se presentarán varios algoritmos numéricos cuyo objetivo principal es fortalecer el vínculo entre los datos y la mecánica computacional. La primera parte de la tesis se centra principalmente en técnicas de identificación de parámetros, basadas en datos y de compleción de datos. La segunda parte se centra en las técnicas de Reducción de Modelo (MOR), ya que constituyen un aliado fundamental para conseguir las restricciones de tiempo real derivadas del marco DDDAS.Les sciences de l'ingénieur basées sur la simulation (Simulation Based Engineering Science, SBES) ont apporté des améliorations majeures dans l'optimisation, le contrôle et l'analyse inverse, menant toutes à une meilleure compréhension de nombreux processus se produisant dans le monde réel. Ces percées notables sont présentes dans une grande variété de secteurs tels que l'aéronautique ou l'automobile, les télécommunications mobiles ou la santé, entre autres. Néanmoins, les SBES sont actuellement confrontées à plusieurs dificultés pour fournir des résultats précis dans des problèmes industriels complexes. Outre les coûts de calcul élevés associés aux applications industrielles, les erreurs introduites par la modélisation constitutive deviennent de plus en plus importantes lorsqu'il s'agit de nouveaux matériaux. Parallèlement, un intérêt sans cesse croissant pour des concepts tels que les données massives (big data), l'apprentissage machine ou l'analyse de données a été constaté. En effet, cet intérêt est intrinsèquement motivé par un développement exhaustif des systèmes d'acquisition et de stockage de données. Par exemple, un avion peut produire plus de 500 Go de données au cours d'un seul vol. Ce panorama apporte une opportunité parfaite aux systèmes d'application dynamiques pilotés par les données (Dynamic Data Driven Application Systems, DDDAS), dont l'objectif principal est de fusionner de manière dynamique des algorithmes de simulation classiques avec des données provenant de mesures expérimentales. Dans ce scénario, les données et les simulations ne seraient plus découplées, mais une symbiose à exploiter permettrait d'envisager des situations jusqu'alors inconcevables. En effet, les données ne seront plus comprises comme un étalonnage statique d'un modèle constitutif donné mais plutôt comme une correction dynamique du modèle dès que les données expérimentales et les simulations auront tendance à diverger. Plusieurs algorithmes numériques seront présentés tout au long de ce manuscrit dont l'objectif principal est de renforcer le lien entre les données et la mécanique computationnelle. La première partie de la thèse est principalement axée sur l'identification des paramètres, les techniques d'analyse des données et les techniques de complétion de données. La deuxième partie est axée sur les techniques de réduction de modèle (MOR), car elles constituent un allié fondamental pour satisfaire les contraintes temps réel découlant du cadre DDDAS