Método para el diagnóstico de rodamientos utilizando la complejidad de Lempel-Ziv

La presencia de una falla en un rodamiento hace que el sistema mecánico evolucione de una dinámica débilmente no lineal a una dinámica fuertemente no lineal, por lo tanto los métodos lineales comunes en el dominio del tiempo y la frecuencia no son adecuados para el diagnóstico de rodamientos. En el presente artículo se propone una metodología novedosa no lineal para la detección de fallas en rodamientos, que usa la medida de complejidad sugerida por Lempel y Ziv para caracterizar las señales de vibración. La ventaja principal de este método sobre las demás técnicas de análisis no lineal es que no requiere la reconstrucción de un atractor, por lo que es adecuado para realizar análisis en tiempo real. Los resultados obtenidos muestran que la complejidad de LempelZiv es una herramienta efectiva para el diagnóstico de rodamientos.The presence of a fault in a bearing makes the mechanical system evolve from a weakly nonlinear dynamic to a strong non-linear dynamic; therefore the linear methods in time and frequency are not suitable for bearing diagnosis. This article uses a novel nonlinear method for bearing diagnosis, which uses the complexity measure suggested by Lempel and Ziv to characterize the vibration signals. The main advantage of this method over other nonlinear analysis techniques is that it does not require the reconstruction of an attractor; therefore it is suitable for on-line analysis. The results show that the Lempel-Ziv complexity is an effective tool for bearing diagnosis

Análisis de reducción de ruido en señales provenientes de microelectrodos de registro.

In classic bioelectric signal treatment different preprocessing techniques have been used for removing noise which is present in the electronic record, improving the signal to noise ratio (SNR). Microelectrode recordings (MER) are no stationary signals, compound by action potential sequences coming from the neural activity, background noise and artifacts. Different MER analysis methods reduce the background noise and the artifacts for the posterior classification. This article presents an awesome filtering procedure based in wavelets, that allows to establish that the background neural activity close to the electrode gives useful information about the process.Dentro del tratamiento clásico de las señales bioeléctricas, diferentes técnicas de preprocesamiento se han utilizado para la eliminación del ruido presente en el registro electrónico mejorando la relación señal a ruido (SNR). Las señales provenientes de microeléctrodos de registro (MER), son señales no estacionarias, conformadas por secuencias de disparos provenientes de la actividad neuronal, por un ruido de fondo y por artefactos. Diferentes métodos de análisis de las señales MER apuntan a eliminar el ruido de fondo y los artefactos para posteriormente ser clasificadas. Este artículo presenta un procedimiento de filtrado basado en wavelets que permite determinar que la actividad neuronal de fondo en las vecindades de un electrodo de registro si aporta información relevante en el proceso

COMPENSACIÓN DE ARMÓNICOS UTILIZANDO LA TEORÍA P-Q-R.

This paper describes how to compensate harmonics in a four-wire-three phase system based in pqr theory without energy storage elements. Furthermore pqr theory is used to establish mixed component to obtain better results.Este artículo describe la manera de compensar armónicos en un sistema trifásico de cuatro hilos utilizando la teoría p-q-r sin elementos que almacenen energía. Además se utiliza la teoría p-q-r para conformar un componente mixto cuyo propósito es afinar los resultados

FILTRO ACTIVO SHUNT Y LA ESTRATEGIA DE CONTROL DE LA FUENTE CONSTANTE DE POTENCIA INSTANTÁNEA PARA COMPENSACIÓN DE ARMÓNICOS..

This paper describes a three-phase tour- wire shunt active filter using constant source instantaneous power control strategies. This strategy considers harmonics and zero sequence components in the voltage and current simultaneously. This description is using PSCAD Software.Este artículo describe un filtro activo shunt, para un sistema trifásico de potencia de tres fases cuatro hilos utilizando la estrategia de control de la fuente de potencia instantánea constante. Esta estrategia compensa armónicos y componentes de secuencia cero en el voltaje y la corriente simultáneamente. Su descripción se hará a través del software PSCAD

DISEÑO Y DESARROLLO DE UN SISTEMA PARA LA REALIZACIÓN DE ENSAYOS DE TRANSFORMADORES DE DISTRIBUCIÓN PARA LA EMPRESA MAGNETRÓN S.A.

La empresa Magnetrón S.A. requería para su laboratorio de pruebas de transformadores mejorar su rendimiento y desempeño. La Facultad de Ingeniería Eléctrica a través de los contratos 221-03 y 71102-02, diseñó y desarrolló un sistema automatizado aplicando los últimos avances de la instrumentación moderna.Company Magnetrón needed test and a research laboratory for distribution tranformer; the idea was to improve its performance. The Faculty of Electrical Engineering designed and developed an automatization system from you complete investigations in the field of instrumentation

Técnicas de seguimiento de características faciales en secuencias de imágenes basadas en métodos de libre modelo.

Facial features play a important role in development of systems on computer vision for different applications such as: the human-computer interactive, facial expressions automatic recognition also identify fatigue in car drivers, within these systems, facial features tracking is a significant stages that need to be developed, Therefore, this paper focuses on review the different techniques for facial features tracking, such as model-free methods (Kalman filter, particle Filter, among other).Las características faciales juegan un papel importante en el desarrollo de sistemas basados en visión por computador para diferentes aplicaciones como son: la interacción hombre maquina, reconocimiento automático de expresiones faciales o también la identificación de la fatiga en conductores de automóviles, dentro de estos sistemas, el seguimiento de características faciales es una de las etapas que necesitan ser desarrolladas, por lo tanto, este documento se centra en la revisión de las diferentes técnicas para el seguimiento de características faciales, como son métodos de libre modelo (filtro de Kalman, filtro de partículas, entre otras)

ANÁLISIS DE PROXIMIDAD DE MODELOS OCULTOS DE MARKOV PARA LA IDENTIFICACIÓN DE FUENTES DE ESPIGAS.

Recently, Hidden Markov Models (HMM) have been used for the identification of spike sources in Parkinson�s disease treatment. Usual classification criteria consists in máximum a posteriori rule (MAP) for the recognition of the correct class. However, classification could be improved using proximity analysis, transforming matrices of Markov process to another space where similarities and differences are better revealed. The authors present the proximity analysis approach using HMM for the identification of spike sources (Thalamo and Subthalamo, Gpi and GPe). Results show that proximity analysis improves recognition performance for about 4% over traditional approach.Recientemente, los modelos ocultos de Markov (HMM) se han usado para identificar fuentes de espigas en el tratamiento de la enfermedad de Parkinson. El criterio de clasificación que suele emplearse es la regla MAP (máximo a posteriori) para reconocer la clase correcta. Sin embargo, la clasificación puede mejorarse usando análisis de proximidad transformando las matrices que caracterizan el proceso de Markov a un espacio en el que se ven mejor reflejadas las similaridades y las diferencias entre los parámetros de estas matrices. Se presenta la aplicación del enfoque de análisis de proximidad usando HMM en la identificación de fuentes de espigas (Tálamo y Subtálamo, GPi y GPe). Los resultados muestran que el análisis de proximidad entrega mejores resultados (4% en promedio) que el enfoque tradicional

Detección de Eventos Sonoros en Señales de Música Usando Procesos Gaussianos.

In this paper we present a new methodology for detecting sound events in music signals using Gaussian Processes. Our method firstly takes a time-frequency representation, i.e. the spectrogram, of the input audio signal. Secondly the spectrogram dimension is reduced translating the linear Hertz frequency scale into the logarithmic Mel frequency scale using a triangular filter bank. Finally every short-time spectrum, i.e. every Mel spectrogram column, is classified as �Event� or �Not Event� by a Gaussian Processes Classifier. We compare our method with other event detection techniques widely used. To do so, we use MATLAB® to program each technique and test them using two datasets of music with different levels of complexity. Results show that the new methodology outperforms the standard approaches, getting an improvement by about 1.66 % on the dataset one and 0.45 % on the dataset two in terms of F-measure.En este artículo se propone una metodología para detectar eventos sono-ros en señales de música usando procesos Gaussianos. En el algoritmo presen-tado, las señales de audio de entrada son transformadas a un espacio tiempo-frecuencia utilizando la Transformada de Tiempo Corto de Fourier para obtener el espectrograma, cuya dimensión es posteriormente reducida pasando de la frecuencia en escala lineal en Hertz a la escala logarítmica en Mel por medio de un banco de filtros triangulares. Finalmente, se clasifica entre �evento� y �no evento� cada uno de los espectros de tiempo corto contenidos en el espectrograma en escala Mel por medio de un clasificador binario basado en procesos Gaussianos. Como parte del proceso de evaluación, se compara el desempeño de la metodología propuesta con el desempeño de algunas técnicas ampliamente utilizadas para detectar eventos en este tipo de señales. Para tal fin, se implementa en MATLAB® cada una de estas técnicas y se ponen a prueba utilizando dos bases de datos compuestas por segmentos de audio de diferente complejidad; definida por el tipo y cantidad de instrumentos tocados al mismo tiempo. Los resultados indican que la metodología propuesta supera el desempeño de las técnicas hasta ahora planteadas, presentando un mejo-ramiento en la medida F de 1,66 % para la base de datos uno y de 0,45 % para la base de datos dos

La Characterization of high school students in the department of Risaralda using the Chi-Square metric

The education is a fundamental law that promotes the social and economic development of a nation. Also, it is how a country can achieve its sustainable development objectives. Because of this, various international organizations (UnicefUNESCO- Banco Mundial -OECD) are promoting the coverage of education in underdeveloped countries. On the other hand, projects such as PISA that aim to carry out annual evaluations in more than 30 countries that serve as a reference of the educational level and encourages nations to improve the quality of education. Therefore, the objective of this work is to implement a methodology to predict the results of ICFES tests SABER 11 °. that can correct the educational problems that Colombia has presented in secondary education. For the development of this methodology, the ICFES repository database was used. Data were pre-processed using MATLAB software. Also, combined tests were carried out with the new Chi-Square metric developed by the researchers of the automation group of the Technological University of Pereira, obtaining results that were 20% higher compared with conventional classification techniques. In this project, the most influential characteristics were found in the students, who are responsible for the loss of the ICFES SABER 11° exam in Risaralda.La educación es un derecho fundamental que promueve el desarrollo social y económico de una nación, La Educación es un derecho fundamental que promueve el desarrollo social y económico de una nación, además, es el medio por el cual un país puede alcanzar sus objetivos de desarrollo sustentable. A causa de esto, diversos organismos internacionales (Unicef-UNESCO-Banco Mundial-OCDE) están promoviendo la cobertura de la educación en los países subdesarrollados. Por otro lado, proyectos como PISA cuyo objetivo es realizar evaluaciones anuales a más de 30 países que sirve como referencia del nivel educativo e impulsa a las naciones a mejorar la calidad de la educación. Por ende, El objetivo de este trabajo es implementar una metodología para predecir los resultados de las pruebas ICFES saber 11°. que pueda subsanar la problemática educacional que viene presentado Colombia en la educación media. Para la elaboración de esta metodología, se utilizó la base de datos del ICFES saber 11°. Se preprocesaron los datos utilizando el software MATLAB. Además, se hicieron pruebas combinadas con la nueva métrica Chi-Square desarrollada por los investigadores del grupo de automática de la Universidad tecnológica de Pereira, obteniendo resultados superiores en un 20% comparados con las técnicas convencionales de clasificación. En este proyecto, se encontraron las características más influyentes en los estudiantes, las cuales son causantes de la pérdida del examen ICFES saber 11° en Risaralda

Caracterización de señales electromiográficas usando el esquema de actualización adaptativo máximo.

We present a scheme for electromyographic signal characterization using adaptive max lifting scheme that allows a non linear wavelet transform. This scheme is ideal for irregular signals preserving their local maximums. For feature selection we use modulus maxima, and classifcation results with max lifting scheme are better than traditional decomposition results using a bayesian classifier .Se presenta un esquema de caracterización para señales electromiográficas utilizando el adaptive max-lifting scheme (esquema de actualización adaptativo máximo) que permite realizar la transformada wavelet no lineal. Este esquema es ideal para señales con muchas irregularidades pues permite conservar los máximos locales de la señal. Para la selección de características se utiliza el módulo máxima, y se obtienen mejores resultados en la etapa de clasificación con el esquema de actualización máximo que con el esquema tradicional, a través de un clasificador bayesiano