Estimación de características relevantes para el monitoreo de condición de motores de combustión interna a partir de señales de vibración

Condition monitoring of Internal Combustion Engines (ICE) benefits cost-effective operations in the modern industrial sector. Because of this, vibration signals are commonly monitored as part of a non-invasive approach to ICE analysis. However, vibration-based ICE monitoring poses a challenge due to the properties of this kind of signals. They are highly dynamic and non-stationary, let alone the diverse sources involved in the combustion process. In this paper, we propose a feature relevance estimation strategy for vibration-based ICE analysis. Our approach is divided into three main stages: signal decomposition using an Ensemble Empirical Mode Decomposition algorithm, multi-domain parameter estimation from time and frequency representations, and a supervised feature selection based on the Relief-F technique. Accordingly, we decomposed the vibration signals by using self-adaptive analysis to represent nonlinear and non-stationary time series. Afterwards, time and frequency-based parameters were calculated to code complex and/or non-stationary dynamics. Subsequently, we computed a relevance vector index to measure the contribution of each multi-domain feature to the discrimination of different fuel blend estimation/diagnosis categories for ICE. In particular, we worked with an ICE dataset collected from fuel blends under normal and fault scenarios at different engine speeds to test our approach. Our classification results presented nearly 98% of accuracy after using a k-Nearest Neighbors machine. They reveal the way our approach identifies a relevant subset of features for ICE condition monitoring. One of the benefits is the reduced number of parameters.El monitoreo de condición de motores de combustión interna (MCI) facilita que las operaciones del sector industrial moderno sean más rentables. En este sentido, las señales de vibración comúnmente son empleadas como un enfoque no invasivo para el análisis de MCI. Sin embargo, el monitoreo de MCI basado en vibraciones presenta un desafío relacionado con las propiedades de la señal, la cual es altamente dinámica y noestacionaria, sin mencionar las diversas fuentes presentes durante el proceso de combustión. En este artículo, se propone una estrategia de análisis de relevancia orientada al monitoreo de MCI basado en vibraciones. Este enfoque incorpora tres etapas principales: descomposición de la señal utilizando un algoritmo de Ensemble Empirical Mode Decomposition, estimación de parámetros multi-dominio desde representaciones en tiempo y frecuencia, y una selección supervisada de características basada en Relief-F. Así, las señales de vibración se descomponen utilizando un análisis auto-adaptativo para representar la no-linealidad y no-estacionariedad de las series de tiempo. Luego, para codificar dinámicas complejas y/o no estacionarias, se calculan algunos parámetros en el dominio del tiempo y de la frecuencia. Posteriormente, se calcula un vector de índice de relevancia para cuantificar la contribución de cada una de las características multidominio para discriminar diferentes categorías de estimación de mezcla de combustible y diagnóstico de MCI. Los resultados de clasificación obtenidos (cercanos al 98% de acierto) en una base de datos de MCI, revelan como la propuesta planteada identifica un subconjunto de características relevantes en el monitorio de condición de MCI

Dinámica y composición del bosque seco tropical de Guanacaste a partir de parcelas permanentes de muestreo (PPM)

En concordancia con la iniciativa del Observatorio Ambiental el Instituto de Investigación y Servicios Forestales (INISEFOR), a través del área cognitiva de Manejo Integrado de Bosques Naturales, ha propuesto la implementación de indicadores ambientales en relación al tema de diversidad forestal. En este sentido se han propuesto indicadores que infieran sobre el estado de los bosques respecto a la estructura, composición y tasas de recambio del bosque seco tropical. La generación de los indicadores es posible gracias a la presencia de la Universidad Nacional en los bosques secos de Guanacaste con el monitoreo continuo de parcelas permanentes de muestreo (PPM). A pesar de que el INISEFOR monitorea otros ecosistemas del país a través de las PPM, la presencia institucional prácticamente es única en el bosque seco y en bosques de altura, de ahí la importancia de dichos indicadores ya que prácticamente la UNA sería institución referente para suministrar dichos indicadores. En el presente informe no se presentan indicadores de bosques de altura debido a que no se han realizado mediciones recientes, evidenciando la necesidad y la oportunidad de actualizar las mediciones de las PPM, con la iniciativa del Observatorio Ambiental. El objetivo del presente informe es el facilitar indicadores de biodiversidad para la evaluación del estado actual de los bosques secos del país. Indicadores que permitan evaluar el estado de salud de los bosques secos, tanto primarios como secundarios

Factores que inciden en la motivación de los niños de 5to. año básico hacia la educación física

Tesis (Profesor de Educación Física para la Enseñanza Básica, Licenciado en Educación)En el transcurso de la práctica profesional, muchas inquietudes nos surgieron en base al quehacer de un profesor de EFI y la relación que existe entre el alumno, la familia, y la infraestructura que entrega el colegio para ejecutar las clases de EFI y la motivación que tienen los alumnos para la práctica de esta disciplina, la cual permitirá llevar una vida sana y asimismo, contribuyendo a que el niño se desarrolle integralmente, al respecto, hemos reflexionado y nos han surgido una serie de interrogantes que consideramos necesarias responder, ya que, además de las exigencias que el profesor debe cumplir en lo que respecta a planes y programas propuestos por el Ministerio de Educación, creemos que debería existir una preocupación mayor en cuanto a la motivación del niño al enfrentar el año escolar en el subsector de la Educación Física

Feature relevance estimation for vibration-based condition monitoring of an internal combustion engine

Condition monitoring of Internal Combustion Engines (ICE) benefits cost-effective operations in the modern industrial sector. Because of this, vibration signals are commonly monitored as part of a non-invasive approach to ICE analysis. However, vibration-based ICE monitoring poses a challenge due to the properties of this kind of signals. They are highly dynamic and non-stationary, let alone the diverse sources involved in the combustion process. In this paper, we propose a feature relevance estimation strategy for vibration-based ICE analysis. Our approach is divided into three main stages: signal decomposition using an Ensemble Empirical Mode Decomposition algorithm, multi-domain parameter estimation from time and frequency representations, and a supervised feature selection based on the Relief-F technique. Accordingly, we decomposed the vibration signals by using self-adaptive analysis to represent nonlinear and non-stationary time series. Afterwards, time and frequency-based parameters were calculated to code complex and/or non-stationary dynamics. Subsequently, we computed a relevance vector index to measure the contribution of each multi-domain feature to the discrimination of different fuel blend estimation/diagnosis categories for ICE. In particular, we worked with an ICE dataset collected from fuel blends under normal and fault scenarios at different engine speeds to test our approach. Our classification results presented nearly 98% of accuracy after using a k-Nearest Neighbors machine. They reveal the way our approach identifies a relevant subset of features for ICE condition monitoring. One of the benefits is the reduced number of parameters.El monitoreo de condición de motores de combustión interna (MCI) facilita que las operaciones del sector industrial moderno sean más rentables. En este sentido, las señales de vibración comúnmente son empleadas como un enfoque no invasivo para el análisis de MCI. Sin embargo, el monitoreo de MCI basado en vibraciones presenta un desafío relacionado con las propiedades de la señal, la cual es altamente dinámica y no-estacionaria, sin mencionar las diversas fuentes presentes durante el proceso de combustión. En este artículo, se propone una estrategia de análisis de relevancia orientada al monitoreo de MCI basado en vibraciones. Este enfoque incorpora tres etapas principales: descomposición de la señal utilizando un algoritmo de Ensemble Empirical Mode Decomposition, estimación de parámetros multi-dominio desde representaciones en tiempo y frecuencia, y una selección supervisada de características basada en Relief-F. Así, las señales de vibración se descomponen utilizando un análisis auto-adaptativo para representar la no-linealidad y no-estacionariedad de las series de tiempo. Luego, para codificar dinámicas complejas y/o no estacionarias, se calculan algunos parámetros en el dominio del tiempo y de la frecuencia. Posteriormente, se calcula un vector de índice de relevancia para cuantificar la contribución de cada una de las características multi-dominio para discriminar diferentes categorías de estimación de mezcla de combustible y diagnóstico de MCI. Los resultados de clasificación obtenidos (cercanos al 98% de acierto) en una base de datos de MCI, revelan como la propuesta planteada identifica un subconjunto de características relevantes en el monitorio de condición de MCI

Manual de operaciones para la importación o exportación de mercancias

Seminario: La operación aduanera y el comercio internacional en el transporte aére

Changes in amino acid profiles and liver alterations in pregnant rats with a high carbohydrate/low protein diet

Introduction and aim: Intake of a high-carbohydrate, low-protein diet (HCD/LPD) during pregnancy promotes metabolic disturbances. It has been suggested that liver function during pregnancy contributes to the synthesis of proteins necessary for fetal development during this stage. The liver is a site of response to the synthesis of macronutrients such as proteins. However, it is unknown how HCD/LPD is associated with modifications to the amino acid profiles and hepatic alterations in the maternal environment during pregnancy. Materials and methods: A transverse longitudinal study was done in primiparous mothers during gestation (G) (G1 day 1, G5 day 5, G15 day 15, and G20 day 20). Histological analysis was used to assess hepatic alterations, and amino acid profiles in the liver were analyzed with high performance liquid chromatography (HPLC). Food and water intake was quantified, and peripheral biochemical indicators in serum were measured. Results: Mothers with HCD/LPD had increased micro and macro vesicles of fat, necrosis, and inflammation in the liver on G5. The total concentration of hepatic amino acids increased by 40% on G1, 17% on G5, and 25% on G15; and, there was a 12% decrease on G20. The following increases were observed in the liver on G1: arginine 68%, histidine 75%, alanine 18%, methionine 71%, and phenylalanine 51% (p > 0.05); on G5: arginine 12%, methionine 34%, and phenylalanine 83% (p > 0.05); on G15: arginine and phenylalanine 66%, tryptophan 81% and histidine 60.4% (p > 0.05); and on G20: arginine 32% (p > 0.05). No weight loss, changes in food consumption, or hepatomegaly occurred. Conclusions: HCD/LPD during pregnancy in primiparous mothers may promote development of fat vesicles. Possibly, this condition causes metabolic adaptations and nitrogen management reflected in decreased levels of serum urea and altered amino acid profiles in the liver

Expected population weight and diabetes impact of the 1-peso-per-litre tax to sugar sweetened beverages in Mexico

<div><p>Study question</p><p>What effect on body mass index, obesity and diabetes can we expect from the 1-peso-per-litre tax to sugar sweetened beverages in Mexico?</p><p>Methods</p><p>Using recently published estimates of the reductions in beverage purchases due to the tax, we modelled its expected long-term impacts on body mass index (BMI), obesity and diabetes. Microsimulations based on a nationally representative dataset were used to estimate the impact of the tax on BMI and obesity. A Markov population model, built upon an age-period-cohort model of diabetes incidence, was used to estimate the impact on diagnosed diabetes in Mexico. To analyse the potential of tax increases we also modelled a 2-peso-per-litre tax scenario.</p><p>Study answer and limitations</p><p>Ten years after the implementation of the tax, we expect an average reduction of 0.15 kg/m² per person, which translates into a 2.54% reduction in obesity prevalence. People in the lowest level of socioeconomic status and those between 20 and 35 years of age showed the largest reductions in BMI and overweight and obesity prevalence. Simulations show that by 2030, under the current implementation of 1-peso-per-litre, the tax would prevent 86 to 134 thousand cases of diabetes. Overall, the 2-peso-per-litre scenario is expected to produce twice as much of a reduction. These estimates assume the tax effect on consumption remains stable over time. Sensitivity analyses were conducted to assess the robustness of findings; similar results were obtained with various parameter assumptions and alternative modelling approaches.</p><p>What this study adds</p><p>The sugar-sweetened beverages tax in Mexico is expected to produce sizable and sustained reductions in obesity and diabetes. Increasing the tax could produce larger benefits. While encouraging, estimates will need to be updated once data on direct changes in consumption becomes available.</p></div

Correction: Expected population weight and diabetes impact of the 1-peso-per-litre tax to sugar sweetened beverages in Mexico

<p>Correction: Expected population weight and diabetes impact of the 1-peso-per-litre tax to sugar sweetened beverages in Mexico</p