On-line learning and anomaly detection methods : applications to fault assessment

[Abstract] This work lays at the intersection of two disciplines, Machine Learning (ML) research and predictive maintenance of machinery. On the one hand, Machine Learning aims at detecting patterns in data gathered from phenomena which can be very different in nature. On the other hand, predictive maintenance of industrial machinery is the discipline which, based on the measurement of physical conditions of its internal components, assesses its present and near future condition in order to prevent fatal failures. In this work it is highlighted that these two disciplines can benefit from their synergy. Predictive maintenance is a challenge for Machine Learning algorithms due to the nature of data generated by rotating machinery: (a) each machine constitutes an new individual case so fault data is not available for model construction and (b) working conditions of the machine are changeable in many situations and affects captured data. Machine Learning can help predictive maintenance to: (a) cut plant costs though the automation of tedious periodic tasks which are carried out by experts and (b) reduce the probability of fatal damages in machinery due to the possibility of monitoring it more frequently at a modest cost increase. General purpose ML techniques able to deal with the aforementioned conditions are proposed. Also, its application to the specific field of predictive maintenance of rotating machinery based on vibration signature analysis is thoroughly treated. Since only normal state data is available to model the vibration captures of a machine, we are restricted to the use of anomaly detection algorithms, which will be one of the main blocks of this work. In addition, predictive maintenance also aims at assessing its state in the near future. The second main block of this work, on-line learning algorithms, will help us in this task. A novel on-line learning algorithm for a single layer neural network with a non-linear output function is proposed. In addition to the application to predictive maintenance, the proposed algorithm is able to continuously train a network in a one pattern at a time manner. If some conditions are hold, it analytically ensures to reach a global optimal model. As well as predictive maintenance, the proposed on-line learning algorithm can be applied to scenarios of stream data learning such as big data sets, changing contexts and distributed data. Some of the principles described in this work were introduced in a commercial software prototype, GIDASR ? . This software was developed and installed in real plants as part of the work of this thesis. The experiences in applying ML to fault detection with this software are also described and prove that the proposed methodology can be very effective. Fault detection experiments with simulated and real vibration data are also carried out and demonstrate the performance of the proposed techniques when applied to the problem of predictive maintenance of rotating machinery.[Resumen] La presente tesis doctoral se sitúa en el ámbito de dos disciplinas, la investigación en Aprendizaje Computacional (AC) y el Mantenimiento Predictivo (MP) de maquinaria rotativa. Por una parte, el AC estudia la problemática de detectar y clasificar patrones en conjuntos de datos extraídos de fenómenos de interés de la más variada naturaleza. Por su parte, el MP es la disciplina que, basándose en la monitorización de variables físicas de los componentes internos de maquinaria industrial, se encarga de valorar las condiciones de éstos tanto en el momento presente como en un futuro próximo con el fin último de prevenir roturas que pueden resultar de fatales consecuencias. En este trabajo se pone de relevancia que ambas disciplinas pueden beneficiarse de su sinergia. El MP supone un reto para el AC debido a la naturaleza de los datos generados por la maquinaria: (a) las propiedades de las medidas físicas recogidas varían para cada máquina y, debido a que la monitorización debe comenzar en condiciones correctas, no contamos con datos de fallos para construir un modelo de comportamiento y (b) las condiciones de funcionamiento de las máquinas pueden ser variables y afectar a los datos generados por éstas. El AC puede ayudar al MP a: (a) reducir costes a través de la automatización de tareas periódicas tediosas que tienen que ser realizadas por expertos en el área y (b) reducir la probabilidad de grandes da˜nos a la maquinaria gracias a la posibilidad de monitorizarla con una mayor frecuencia sin elevar los costes sustancialmente. En este trabajo, se proponen algoritmos de AC de propósito general capaces de trabajar en las condiciones anteriores. Además, su aplicación específica al campo del mantenimiento predictivo de maquinaria rotativa basada en el análisis de vibraciones se estudia en detalle, aportando resultados para casos reales. El hecho de disponer sólamente de datos en condiciones de normalidad de la maquinaria nos restringe al uso de técnicas de detección de anomalías. éste será uno de los bloques principales del presente trabajo. Por otra parte, el MP también intenta valorar si la maquinaria se encontrará en un estado inaceptable en un futuro próximo. En el segundo bloque se presenta un nuevo algoritmo de aprendizaje en tiempo real (on-line) que será de gran ayuda en esta tarea. Se propone un nuevo algoritmo de aprendizaje on-line para una red neuronas monocapa con función de transferencia no lineal. Además de su aplicación al mantenimiento predictivo, el algoritmo propuesto puede ser empleado en otros escenarios de aprendizaje on-line como grandes conjuntos de datos, cambios de contexto o datos distribuidos. Algunas de las ideas descritas en este trabajo fueron implantadas en un prototipo de software comercial, GIDASR ? . Este software fue desarrollado e implantado en plantas reales por el autor de este trabajo y las experiencias extraídas de su aplicación también se describen en el presente volumen[Resumo] O presente traballo sitúase no ámbito de dúas disciplinas, a investigación en Aprendizaxe Computacional (AC) e o Mantemento Predictivo (MP) de maquinaria rotativa. Por unha banda, o AC estuda a problemática de detectar e clasificar patróns en conxuntos de datos extraídos de fenómenos de interese da máis variada natureza. Pola súa banda, o MP é a disciplina que, baseándose na monitorización de variables físicas dos seus compo˜nentes internos, encárgase de valorar as condicións destes tanto no momento presente como nun futuro próximo co fin último de previr roturas que poden resultar de fatais consecuencias. Neste traballo ponse de relevancia que ambas disciplinas poden beneficiarse da súa sinergia. O MP supón un reto para o AC debido á natureza dos datos xerados pola maquinaria: (a) as propiedades das medidas físicas recolleitas varían para cada máquina e, debido a que a monitorización debe comezar en condicións correctas, non contamos con datos de fallos para construír un modelo de comportamento e (b) as condicións de funcionamento das máquinas poden ser variables e afectar aos datos xerados por estas. O AC pode axudar ao MP a: (a) reducir custos a través da automatización de tarefas periódicas tediosas que te˜nen que ser realizadas por expertos no área e (b) reducir a probabilidade de grandes danos na maquinaria grazas á posibilidade de monitorizala cunha maior frecuencia sen elevar os custos sustancialmente. Neste traballo, propó˜nense algoritmos de AC de propósito xeral capaces de traballar nas condicións anteriores. Ademais, a súa aplicación específica ao campo do mantemento predictivo de maquinaria rotativa baseada na análise de vibracións estúdase en detalle aportando resultados para casos reais. Debido a contar só con datos en condicións de normalidade da maquinaria, estamos restrinxidos ao uso de técnicas de detección de anomalías. éste será un dos bloques principais do presente traballo. Por outra banda, o MP tamén intenta valorar si a maquinaria atoparase nun estado inaceptable nun futuro próximo. No segundo bloque do presente traballo preséntase un novo algoritmo de aprendizaxe en tempo real (on-line) que será de gran axuda nesta tarefa. Proponse un novo algoritmo de aprendizaxe on-line para unha rede neuronas monocapa con función de transferencia non lineal. Ademais da súa aplicación ao mantemento predictivo, o algoritmo proposto pode ser empregado en escenarios de aprendizaxe on-line como grandes conxuntos de datos, cambios de contexto ou datos distribuídos. Algunhas das ideas descritas neste traballo foron implantadas nun prototipo de software comercial, GIDASR ? . Este software foi desenvolvido e implantado en plantas reais polo autor deste traballo e as experiencias extraídas da súa aplicación tamén se describen no presente volume

Estudio de los cambios morfológicos y funcionales de las fibras musculares estriadas esqueléticas en atletas de élite

Tesis de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Medicina, Departamento de Medicina Física y Rehabilitación. Hidrología Médica, leída el 25-02-99Depto. de Radiología, Rehabilitación y FisioterapiaFac. de MedicinaTRUEpu

Estudio de los cambios morfológicos y funcionales de las fibras musculares estriadas esqueléticas en atletas de élite

Tesis de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Medicina, Departamento de Medicina Física y Rehabilitación. Hidrología Médica, leída el 25-02-99Depto. de Radiología, Rehabilitación y FisioterapiaFac. de MedicinaTRUEpu

La intervención psicopedagógica socio-comunitaria en un centro educativo de secundaria del distrito V

[Resumo] A presente experiencia básase nun Proxecto de Intervención do Servicio Comunitario do Distrito V de A Coruña en convenio ca Universidade de A Coruña. Partindo da necesidade de analizar o sistema educativo e en concreto, o cumplimento dos seus obxectivos para coas necesidades socio-comunitarias, proponse poñer en marcha un proceso de intervención que redunde na participación dos suxeitos inmersos nel (profesores/as, alumnos/as, comunidade representada polas APAs e Administración educativa) na búsqueda da solución dos propios problemas e do compromiso persoal, a través da dinámica do grupo, para realizalo. Persíguese con iso a toma de conciencia das dificultades individuales e a xeración da autocapacidade para resolvelas. Xunto con iso trátase de educar ou crear hábitos de autonomía, cooperación e axuda, básicos e imprescindibles para o desenvolvemento na comunidade na que viven. Nesta comunicación preséntanse os datos recollidos a través dos alumnos/as. Neles se reflexan as súas necesidades e as solucións que propoñen para a millora da calidade do sistema educativo no que están inmersos, que, por suposto, redundará no seu futuro social e comunitario. Das súas sugerencias pode derivarse toda unha serie de conclusións moi operativas e básicas para a posta en marcha dun proceso educativo con mínimas garantías de éxito e calidad

A robust multimedia traffic SDN-Based management system using patterns and models of QoE estimation with BRNN

[EN] Nowadays, network infrastructures such as Software Defined Networks (SDN) achieve a huge computational power. This allows to add a high processing on the network nodes. In this paper, a multimedia traffic management system is presented. This system is based on estimation models of Quality of Experience (QoE) and also on the traffic patterns classification. In order to achieve this, a QoE estimation method has been modeled. This method allows for classifying the multimedia traffic from multimedia transmission patterns. In order to do this, the SDN controller gathers statistics from the network. The patterns used have been defined from a lineal combination of objective QoE measurements. The model has been defined by Bayesian regularized neural networks (BRNN). From this model, the system is able to classify several kind of traffic according to the quality perceived by the users. Then, a model has been developed to determine which video characteristics need to be changed to provide the user with the best possible quality in the critical moments of the transmission. The choice of these characteristics is based on the quality of service (QoS) parameters, such as delay, jitter, loss rate and bandwidth. Moreover, it is also based on subpatterns defined by clusters from the dataset and which represents network and video characteristics. When a critical network situation is given, the model selects, by using network parameters as entries, the subpattern with the most similar network condition. The minimum Euclidean distance between these entries and the network parameters of the subpatters is calculated to perform this selection. Both models work together to build a reliable multimedia traffic management system perfectly integrated into current network infrastructures, which is able to classify the traffic and solve critical situations changing the video characteristics, by using the SDN architecture.This work has been partially supported by the "Ministerio de Educacion, Cultura y Deporte", through the "Ayudas para contratos predoctorales de Formation del Profesorado Universitario FPU (Convocatoria 2015)", grant number FPU15/06837 and by the "Ministerio de Economia y Competitividad" in the "Programa Estatal de Fomento de la Investigation Cientffica y Tecnica de Excelencia, Subprograma Estatal de Generacion de Conocimiento" within the project under Grant TIN2017-84802-C2-1-P.Canovas Solbes, A.; Rego Mañez, A.; Romero Martínez, JO.; Lloret, J. (2020). A robust multimedia traffic SDN-Based management system using patterns and models of QoE estimation with BRNN. Journal of Network and Computer Applications. 150:1-14. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2019.102498S114150Cánovas, A., Taha, M., Lloret, J., & Tomás, J. (2018). Smart resource allocation for improving QoE in IP Multimedia Subsystems. Journal of Network and Computer Applications, 104, 107-116. doi:10.1016/j.jnca.2017.12.020Canovas, A., Jimenez, J. M., Romero, O., & Lloret, J. (2018). Multimedia Data Flow Traffic Classification Using Intelligent Models Based on Traffic Patterns. IEEE Network, 32(6), 100-107. doi:10.1109/mnet.2018.1800121Burden, F., & Winkler, D. (2008). Bayesian Regularization of Neural Networks. Artificial Neural Networks, 23-42. doi:10.1007/978-1-60327-101-1_3Goodman, S. N. (2005). Introduction to Bayesian methods I: measuring the strength of evidence. Clinical Trials, 2(4), 282-290. doi:10.1191/1740774505cn098oaHirschen, K., & Schäfer, M. (2006). Bayesian regularization neural networks for optimizing fluid flow processes. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 195(7-8), 481-500. doi:10.1016/j.cma.2005.01.015Huang, X., Yuan, T., Qiao, G., & Ren, Y. (2018). Deep Reinforcement Learning for Multimedia Traffic Control in Software Defined Networking. IEEE Network, 32(6), 35-41. doi:10.1109/mnet.2018.1800097Lin, Y. (2002). Data Mining and Knowledge Discovery, 6(3), 259-275. doi:10.1023/a:1015469627679Lopez-Martin, M., Carro, B., Lloret, J., Egea, S., & Sanchez-Esguevillas, A. (2018). Deep Learning Model for Multimedia Quality of Experience Prediction Based on Network Flow Packets. IEEE Communications Magazine, 56(9), 110-117. doi:10.1109/mcom.2018.1701156Hagan, M. T., & Menhaj, M. B. (1994). Training feedforward networks with the Marquardt algorithm. IEEE Transactions on Neural Networks, 5(6), 989-993. doi:10.1109/72.329697Nguyen, T. T. T., & Armitage, G. (2008). A survey of techniques for internet traffic classification using machine learning. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 10(4), 56-76. doi:10.1109/surv.2008.080406Queiroz, W., Capretz, M. A. M., & Dantas, M. (2019). An approach for SDN traffic monitoring based on big data techniques. Journal of Network and Computer Applications, 131, 28-39. doi:10.1016/j.jnca.2019.01.016Rego, A., Canovas, A., Jimenez, J. M., & Lloret, J. (2018). An Intelligent System for Video Surveillance in IoT Environments. IEEE Access, 6, 31580-31598. doi:10.1109/access.2018.2842034Seshadrinathan, K., Soundararajan, R., Bovik, A. C., & Cormack, L. K. (2010). Study of Subjective and Objective Quality Assessment of Video. IEEE Transactions on Image Processing, 19(6), 1427-1441. doi:10.1109/tip.2010.2042111Soysal, M., & Schmidt, E. G. (2010). Machine learning algorithms for accurate flow-based network traffic classification: Evaluation and comparison. Performance Evaluation, 67(6), 451-467. doi:10.1016/j.peva.2010.01.001Tan, X., Xie, Y., Ma, H., Yu, S., & Hu, J. (2019). Recognizing the content types of network traffic based on a hybrid DNN-HMM model. Journal of Network and Computer Applications, 142, 51-62. doi:10.1016/j.jnca.2019.06.004Tongaonkar, A., Torres, R., Iliofotou, M., Keralapura, R., & Nucci, A. (2015). Towards self adaptive network traffic classification. Computer Communications, 56, 35-46. doi:10.1016/j.comcom.2014.03.02

Experiencia de adaptación y plan de mejora de la materia de Sistemas Inteligentes en la titulación de Grado en Ingeniería Informática

En este trabajo se exponen las experiencias asociadas a la adaptación al Espacio Europeo de Educación Superior para la asignatura de Sistemas Inteligentes en la titulación de Grado en Ingeniería Informática de la Universidade da Coruña. Al respecto, se comentará el proyecto de guía docente que ha sido elaborado para la materia, así como también los problemas más importantes que se han detectado, y algunos de los resultados de las evaluaciones de alumnos que se han obtenido tras el primer año de implantación, y que utilizaremos para plantear alternativas que permitan mejorar esos resultados. Con respecto a los problemas encontrados se detallarán en primer lugar, los inconvenientes ocasionados debido a la ubicación de la materia dentro del nuevo plan de estudios y en segundo lugar, los problemas generados por la organización, el calendario y la metodología docente seguida. Finalmente se comentan las posibilidades de mejora y el trabajo desarrollado para implantar un plan de seguimiento que permita subsanar, en la medida de nuestras posibilidades, los principales inconvenientes detectados.SUMMARY -- This paper describes the experiences obtained from adapting the Intelligent Systems subject of the Degree in Computer Engineering of the University of A Coruña to the European Higher Education Area (EHEA). First, the teaching guide of the subject is detailed, and later the problems that the teachers have faced in applying it. Finally, some of the student’s evaluation results obtained during the process are analyzed and used to propose possible improvements in future courses. Regarding the main problems we will describe, firstly, the structural issues caused by the subject’s placement in the new curriculum and, secondly, some difficulties related to organization, scheduling, and teaching methodology. Several possible solutions to the encountered problems are analyzed, together with a plan to implement them, with the aim of correcting the problems detected

DNA content, karyotypes, and chromosomal location of 18S-5.8S-28S ribosomal loci in some species of bivalve molluscs from the Pacific Canadian coast

[Abstract]: The DNA content of 10 species of bivalve molluscs from British Columbia coast was determined by image analysis, and the karyotypes of the horse clam “Tressus capax”, the bent-nose macoma “Macoma nasuta”, and the nuttall's mahogany clam “Nuttallia nuttallii” are described here for the first time. We also have analyzed the location of rDNA loci using a 28S-5.8S-18S probe in four of these species: “Mytilus californianus”, “M. trossulus”, “Macoma nasuta” and “N. nuttallii”. Results obtained report new data about cytogenetic characteristics of bivalve molluscs.Xunta de Galicia; 10303B93Xunta de Galicia; 10306B95Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC); OGP 004639

Combined Ultrasound and Pulsed Electric Fields in Continuous-Flow Industrial Olive-Oil Production

The aim of the present study is to develop a new industrial process for the continuous-flow extraction of virgin olive oil (VOO) using the non-thermal ultrasound (US) and pulsed electric field (PEF) treatments. These technologies have been tested both separately and in combination, with the aim of making the malaxation step unnecessary. The ultrasound-assisted extraction (UAE) and PEF treatments are both effective technologies for VOO production and have been well documented in the literature. The present study combines a new continuous-flow set-up, with four US units and PEF treatment. The industrial-plant prototype is able to improve VOO yields, thanks to powerful non-thermal physical effects (acoustic cavitation and electroporation), from 16.3% up to 18.1%. Moreover, these technologies increased the content of nutritionally relevant minor components, which, in turn, improves VOO quality and its commercial value (overall tocopherols and tocotrienols improved from 271 mg/kg under the conventional process to 314 mg/kg under the US process). The combined UAE and US-PEF process also increased the extraction yield, while overcoming the need for kneading in the malaxation step and saving process water (up to 1512 L per working day). Continuous-flow US and PEF technologies may be a significant innovation for the VOO industry, with benefits both for oil millers and consumers. The VOO obtained via non-thermal continuous-flow production can satisfy the current trend towards healthier nutrient-enriched products

Advances in biomechanical consolidation of monumental Ficus macrophylla trees in San Francisco Square (Cartagena)

[SPA] La remodelación de la Plaza de San Francisco, en el centro urbano de Cartagena (España), resultó ser la oportunidad para materializar una experiencia singular, no prevista en proyecto original, sobre el arbolado monumental (Ficus macrophylla) de ese espacio urbano histórico. Se describen los resultados de las intervenciones realizadas para mejorar su estabilidad estructural mediante consolidación no artificial, potenciando el crecimiento de sus raíces adventicias, hasta convertirlas en los pilares necesarios que aseguren un desarrollo proporcional controlado y la longevidad de los ejemplares, evitando artificios y podas innecesarias. [ENG] The renewal of the Plaza de San Francisco, in the city center of Cartagena (Spain), proved to be the opportunity to carry out a singular experience, not foreseen in the original project, on the monumental trees (Ficus macrophylla) in this historic urban space. The results of interventions to improve structural stability by means of non-artificial consolidation are described, promoting the growth of its adventitious roots, until they become the pillars necessary to ensure a proportional development controlled and the longevity of specimens, avoiding unnecessary structures and avoiding excessive pruning events.A Pedro José Cifuentes Rosso, jefe de contrata de jardines en Cartagena de FCC, S.A., por su colaboración, permitiendo que su personal arborista participara en este estudio