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Design and validation of a methodology for wind energy structures health monitoring
L’objectiu de la Monitorització de la salut estructural (SHM) és la verificació de l’estat o la salut de les
estructures per tal de garantir el seu correcte funcionament i estalviar en el cost de manteniment. El sistema
SHM combina una xarxa de sensors connectada a l’estructura amb monitoratge continu i algoritmes
especÃfics. Es deriven diferents beneficis de l’aplicació de SHM, on trobem: coneixement sobre el comportament
de l’estructura sota diferents operacions i diferents cà rregues ambientals , el coneixement de l’estat
actual per tal de verificar la integritat de l’estructura i determinar si una estructura pot funcionar correctament
o si necessita manteniment o substitució i, per tant, reduint els costos de manteniment.
El paradigma de la detecció de danys es pot abordar com un problema de reconeixement de patrons (comparació
entre les dades recollides de l’estructura sense danys i l’estructura actual, per tal de determinar si hi
ha algun canvi) . Hi ha moltes tècniques que poden gestionar el problema. En aquest treball s’utilitzen les
dades dels acceleròmetres per desenvolupar aproximacions estadÃstiques utilitzant dades en temps per a la
detecció dels danys en les estructures. La metodologia s’ha dissenyat per a una turbina eòlica off - shore i
només s’utilitzen les dades de sortida per detectar els danys. L’excitació de la turbina de vent és induïda pel
vent o per les ones del mar.
La detecció de danys no és només la comparació de les dades. S’ha dissenyat una metodologia completa
per a la detecció de danys en aquest treball. Gestiona dades estructurals, selecciona les dades adequades
per detectar danys, i després de tenir en compte les condicions ambientals i operacionals (EOC) en el qual
l’estructura està treballant, es detecta el dany mitjançant el reconeixement de patrons.
Quan es parla del paradigma de la detecció de danys sempre s’ha de tenir en compte si els sensors estan
funcionant correctament. Per això és molt important comptar amb una metodologia que comprova si els
sensors estan sans. En aquest treball s’ha aplicat un mètode per detectar els sensors danyats i s’ha insertat
en la metodologia de detecció de danys.The objective of Structural Health Monitoring (SHM) is the verification of the state or the health of the
structures in order to ensure their proper performance and save on maintenance costs. The SHM system
combines a sensor network attached to the structure with continuous monitoring and specific, proprietary
algorithms. Different benefits are derived from the implementation of SHM, some of them are: knowledge
about the behavior of the structure under different loads and different environmental changes, knowledge of
the current state in order to verify the integrity of the structure and determine whether a structure can work
properly or whether it needs to be maintained or replaced and, therefore, reduce maintenance costs.
The paradigm of damage detection can be tackled as a pattern recognition problem (comparison between
the data collected from the structure without damages and the current structure in order to determine if there
are any changes). There are lots of techniques that can handle the problem. In this work, accelerometer
data is used to develop statistical data driven approaches for the detection of damages in structures. As the
methodology is designed for wind turbines, only the output data is used to detect damage; the excitation of
the wind turbine is provided by the wind itself or by the sea waves, being those unknown and unpredictable.
The damage detection strategy is not only based on the comparison of many data. A complete methodology
for damage detection based on pattern recognition has been designed for this work. It handles structural
data, selects the proper data for detecting damage and besides, considers the Environmental and Operational
Conditions (EOC) in which the structure is operating.
The damage detection methodology should always be accessed only if there is a way to probe that the sensors
are correctly working. For this reason, it is very important to have a methodology that checks whether the
sensors are healthy. In this work a method to detect the damaged sensors has been also implemented and
embedded into the damage detection methodology.El objetivo de la Monitorización de la salud estructural (SHM) es la verificación del estado o la salud de
las estructuras con el fin de garantizar su correcto funcionamiento y ahorrar en el costo de mantenimiento.
El sistema SHM combina una red de sensores conectada a la estructura con monitorización continua y
algoritmos especÃficos. Se derivan diferentes beneficios de la aplicación de SHM, donde encontramos:
conocimiento sobre el comportamiento de la estructura bajo diferentes operaciones y diferentes cargas ambientales,
el conocimiento del estado actual con el fin de verificar la integridad de la estructura y determinar
si una estructura puede funcionar correctamente o si necesita mantenimiento o sustitución y, por lo tanto,
reduciendo los costes de mantenimiento.
El paradigma de la detección de daños se puede abordar como un problema de reconocimiento de patrones
(comparación entre los datos recogidos de la estructura sin daños y la estructura actual, con el fin de determinar
si hay algún cambio). Hay muchas técnicas que pueden manejar el problema. En este trabajo
se utilizan los datos de los acelerómetros para desarrollar aproximaciones estadÃsticas utilizando datos en
tiempo para la detección de los daños en las estructuras. La metodologÃa se ha diseñado para una turbina
eólica off-shore y sólo se utilizan los datos de salida para detectar los daños. La excitación de la turbina de
viento es inducida por el viento o por las olas del mar.
La detección de daños no es sólo la comparación de los datos. Se ha diseñado una metodologÃa completa
para la detección de daños en este trabajo. Gestiona datos estructurales, selecciona los datos adecuados para
detectar daños, y después de tener en cuenta las condiciones ambientales y operacionales (EOC) en el que
la estructura está trabajando, se detecta el daño mediante el reconocimiento de patrones.
Cuando se habla del paradigma de la detección de daños siempre se debe tener en cuenta si los sensores
están funcionando correctamente. Por eso es muy importante contar con una metodologÃa que comprueba
si los sensores están sanos. En este trabajo se ha aplicado un método para detectar los sensores dañados y
se ha metido en la metodologÃa de detección de dañosPostprint (published version
Null is Not Always Empty: Monitoring the Null Space for Field-Level Anomaly Detection in Industrial IoT Environments
Industrial environments have vastly changed sincethe conception of initial primitive and isolated networks. Thecurrent full interconnection paradigm, where connectivity be-tween different devices and the Internet has become a businessnecessity, has driven device interconnectivity towards buildingthe Industrial Internet of Things (IIoT), enabling added valueservices such as supply chain optimization or improved processcontrol. However, whereas interconnectivity has increased, IIoTsecurity practices has not evolved at the same pace, due partlyto inherited security practices from when industrial networkswhere not connected and the existence of basic hardware withno security functionalities. In this work, we present an AnomalyDetection System for industrial environments that monitorsphysical quantities to detect intrusions. It is based in the nullspace detection, which is at the same time, based on StochasticSubspace Identification (SSI). The approach is validated usingthe Tennessee-Eastman chemical process
Implementation of a Reference Architecture for Cyber Physical Systems to support Condition Based Maintenance
This paper presents the implementation of a refer-ence architecture for Cyber Physical Systems (CPS) to supportCondition Based Maintenance (CBM) of industrial assets. The article focuses on describing how the MANTIS ReferenceArchitecture is implemented to support predictive maintenance of clutch-brake assets fleet, and includes the data analysis techniques and algorithms implemented at platform level to facilitate predictive maintenance activities. These technologiesare (1) Root Cause Analysis powered by Attribute Oriented Induction Clustering and (2) Remaining Useful Life powered by Time Series Forecasting. The work has been conducted in a real use case within the EU project MANTIS
Interpreting Remaining Useful Life estimations combining Explainable Artificial Intelligence and domain knowledge in industrial machinery
This paper presents the implementation and explanations of a remaining life estimator model based on machine learning, applied to industrial data. Concretely, the model has been applied to a bushings testbed, where fatigue life tests are performed to find more suitable bushing characteristics. Different regressors have been compared Environmental and Operational Condition and setting variables as input data to prognosticate the remaining life on each observation during fatigue tests, where final model is a Random Forest was chosen given its accuracy and explainability potential. The model creation, optimisation and interpretation has been guided combining eXplainable Artificial Intelligence with domain knowledge.
Precisely, ELI5 and LIME explainable techniques have been used to perform local and global explanations. These were used to understand the relevance of predictor variables in individual and overall remaining life estimations. The achieved results have been process knowledge gain and expert knowledge validation, assertion of huge potential of data-driven models in industrial processes and highlight the need of collaboration between expert knowledge technicians and eXplainable Artificial Intelligence techniques to understand advanced machine learning models