Caracterización de vibraciones mecánicas en una estructura metálica utilizando el análisis cepstrum
Propia
- Autores:
-
Correa Quintana, Edgar Alfonso
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Antonio Nariño
- Repositorio:
- Repositorio UAN
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uan.edu.co:123456789/2589
- Acceso en línea:
- http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/2589
- Palabra clave:
- Vibraciones
estructuras metálicas
análisis Cepstrum
Labview
Matlab
alteraciones en estructuras metálicas
Vibrations
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Cepstrum
Labview
Matlab analysis
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- openAccess
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- Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
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Damage detection in composite materials using frequency response methods. Compos. Part B Eng. 33, 87–95. Larrota, A., & Rodriguez, J. (2015). Módulo para detección de alteraciones estructurales por medio de la mediciòn de impedancias electromecánicas. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Lemann, C. (1972). Geometría analítica. UTEHA. Liang, C. S. (1994). Coupled electro-mechanical analysis of adaptive material systems-determination of the actuator power consumption and system energy transfer. J. Intell. Mater Syst. ,Struct.5, 12–20. Lin, B., & Giurgiutiu, V. (2006). Modeling and testing of PZT and PVDF piezoelectric wafer active sensors. Smart Mater. Struct. 15, 1085. Majewski, T. (2016). Vibraciones en sistemas fisicos,Primera edición. Alfaomega. Monavar, H., Ahmadi, H., Mohtasebi, S., & Hasani, S. (2008). Vibration condition monitoring techniques for fault diagnosis of electromotor with 1.5Kw power. J.Applied Sci. 8, 1268–1273. Moslem, K., & Nafaspour, R. (2002). Structural Damage detection by genetic algorithm. AIAA Journal, vol. 40, n.° 7, 1395-1401. Oppenheim, A., & Schafer, R. (2004). From frecuency to quefrency: a history of the cepstrum. IEEE Signal Process.Mag, 95-99.106. Park, G., & Inman, D. (2007). Structural health monitoring using piezoelectric impedance measurements. Philos. Trans.R. Soc. Lond. A Math. Phys. Eng. Sci., 365, 373–392. Perez, C. (2002). Matlab y sus aplicaciones en las ciencias y la ingenieria. Pearson Education. Randall, R. (2017). A history of cepstrum analysis and its application to mechanicaal problems. Mechanical Systems and Signal Processing,97, 3-19. Ren, W., & Roeck, G. (2002). Structural Damage Identification using Modal Data. I: Simulation Verification". Journal of Structural Engineering, vol. 128, n.°1,, 87- 95 . Rey, Y., & Martinez, A. (2019). Realizacion de un estudio para diferenciar la variacion de las caracteristicas de las vibracioniones mecanicas mediante el analisis wavelet en el modulo de pruebas del laboratario de la Universidad Antonio Nariño. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Rodriguez, J., Rojas, E., & Franco, R. (2007). Clasificación de datos usando el método k-nn. Vinculos.Vol1.4. Rytter, A. (1993). Vibrational Based Inspection of Civil Engineering Structures. . Aalborg: Ph.D. Thesis, Department of Building Technology and Structural Engineering, Aalborg University. Staszewski, W., Boller, C., & Tomlinson, G. (2004). Health Monitoring of Aerospace Structures: Smart Sensor Technologies and Signal Processing; JohnWiley & Sons: . Hoboke, NJ, USA. Takahashi, Y. T., & Tohiyama, Y. (2008). Structural condition monitoring by cumulative harmonic analysis of random vibration. Advances in Acoustics and Vibration ArticleID261758, 8. Tomasi, W. (2003). Sistemas de comunicaciónes electronicas. 4 th ed. Mexico: Pearson. Valencia Niño, J. (2019). Parámetros característicos de las señales de vibración mecánica obtención de un cuerpo metálico con alteraciones estructurales, a partir del análisis de componentes principales, aplicados a los coeficientes de Fourier. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Villalva, J., & Laier, J. (2010). Detección de daño estructural por algoritmos genéticos: una comparación de diferentes tipos de codificación de indivíduos. . Ingeniería y Desarrollo, n.° 27, 170-186. Barbini, L., Eltabach, M., & Dubois, J. (2016). Application of Cepstrum Pre-Whitening on Non-Stationary Signals. Int Congress on Technical Diagnostics and Condition Monitoring of Machinery in Non-Stationary Operations. Benavidez, Y., & Marinez, A. (2019). “Realizacion de un estudio para diferenciar la variacion de las caracteristicas de las vibracioniones mecanicas mediante el analisis Wavelet en el modulo de pruebas del laboratario de la Universidad Antonio Nariño. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Cooley, J., & Tukey, J. (1965). An algorithm for the machine calculation of complex fourier series. Math.Comp,19(90), 297-301. Cortez, N., Filho, J., & Baptista, F. G. (2013). A new microcontrolled structural health monitoring system based on the electromechanical impedance principle. Struct. Health Monit. 12, 14–22. Hernandez, N. (2016). Medicion y caracterización de vibraciones mecanicas en estructuras metálicas que permitan dar un concepto de alteraciones estructurales bajo la determinacion de un criterio cualitativo no destructivo. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Hirata, Y. (2004). A method for monitoring invisible changes in a structure using its non-stationary vibration. Journal of Sound andVibration, vol.270, ,no.4-5, 1041–1044. Hirata, Y., & Matsumoto, M. (2010). Health monitoring for a structure using its nonstationary vibration. Advances in Acoustics and Vibration. Vol. Article ID 696512, 5. Humar, J., Bagchi, A., & Xu, H. (2006). Performance of Vibration-based Techniques for the Identification of Structural Damage. Structural Health Monitoring, vol. 5, no. 3, 215-227. Inman, D., Farrar, C., & Junior, V. (2005). Damage Prognosis: For Aerospace, Civil and Mechanical Systems.John Wiley & Sons:. Hoboke, NJ, USA. Kessler, S., Spearing, .., Atalla, M., & Cesnik, C. (2002). Damage detection in composite materials using frequency response methods. Compos. Part B Eng. 33, 87–95. Larrota, A., & Rodriguez, J. (2015). Módulo para detección de alteraciones estructurales por medio de la mediciòn de impedancias electromecánicas. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Lemann, C. (1972). Geometría analítica. UTEHA. Liang, C. S. (1994). Coupled electro-mechanical analysis of adaptive material systems-determination of the actuator power consumption and system energy transfer. J. Intell. Mater Syst. ,Struct.5, 12–20. Lin, B., & Giurgiutiu, V. (2006). Modeling and testing of PZT and PVDF piezoelectric wafer active sensors. Smart Mater. Struct. 15, 1085. Majewski, T. (2016). Vibraciones en sistemas fisicos,Primera edición. Alfaomega. Monavar, H., Ahmadi, H., Mohtasebi, S., & Hasani, S. (2008). Vibration condition monitoring techniques for fault diagnosis of electromotor with 1.5Kw power. J.Applied Sci. 8, 1268–1273. Moslem, K., & Nafaspour, R. (2002). Structural Damage detection by genetic algorithm. AIAA Journal, vol. 40, n.° 7, 1395-1401. Oppenheim, A., & Schafer, R. (2004). From frecuency to quefrency: a history of the cepstrum. IEEE Signal Process.Mag, 95-99.106. Park, G., & Inman, D. (2007). Structural health monitoring using piezoelectric impedance measurements. Philos. Trans.R. Soc. Lond. A Math. Phys. Eng. Sci., 365, 373–392. Perez, C. (2002). Matlab y sus aplicaciones en las ciencias y la ingenieria. Pearson Education. Randall, R. (2017). A history of cepstrum analysis and its application to mechanicaal problems. Mechanical Systems and Signal Processing,97, 3-19. Ren, W., & Roeck, G. (2002). Structural Damage Identification using Modal Data. I: Simulation Verification". Journal of Structural Engineering, vol. 128, n.°1,, 87- 95 . Rey, Y., & Martinez, A. (2019). Realizacion de un estudio para diferenciar la variacion de las caracteristicas de las vibracioniones mecanicas mediante el analisis wavelet en el modulo de pruebas del laboratario de la Universidad Antonio Nariño. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Rodriguez, J., Rojas, E., & Franco, R. (2007). Clasificación de datos usando el método k-nn. Vinculos.Vol1.4. Rytter, A. (1993). Vibrational Based Inspection of Civil Engineering Structures. . Aalborg: Ph.D. Thesis, Department of Building Technology and Structural Engineering, Aalborg University. Staszewski, W., Boller, C., & Tomlinson, G. (2004). Health Monitoring of Aerospace Structures: Smart Sensor Technologies and Signal Processing; JohnWiley & Sons: . Hoboke, NJ, USA. Takahashi, Y. T., & Tohiyama, Y. (2008). Structural condition monitoring by cumulative harmonic analysis of random vibration. Advances in Acoustics and Vibration ArticleID261758, 8. Tomasi, W. (2003). Sistemas de comunicaciónes electronicas. 4 th ed. Mexico: Pearson. Valencia Niño, J. (2019). Parámetros característicos de las señales de vibración mecánica obtención de un cuerpo metálico con alteraciones estructurales, a partir del análisis de componentes principales, aplicados a los coeficientes de Fourier. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Villalva, J., & Laier, J. (2010). Detección de daño estructural por algoritmos genéticos: una comparación de diferentes tipos de codificación de indivíduos. . Ingeniería y Desarrollo, n.° 27, 170-186. Zapata, J., & Cacua, J. (2015). 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(2006). Performance of Vibration-based Techniques for the Identification of Structural Damage. Structural Health Monitoring, vol. 5, no. 3, 215-227. Inman, D., Farrar, C., & Junior, V. (2005). Damage Prognosis: For Aerospace, Civil and Mechanical Systems.John Wiley & Sons:. Hoboke, NJ, USA. Kessler, S., Spearing, .., Atalla, M., & Cesnik, C. (2002). Damage detection in composite materials using frequency response methods. Compos. Part B Eng. 33, 87–95. Larrota, A., & Rodriguez, J. (2015). Módulo para detección de alteraciones estructurales por medio de la mediciòn de impedancias electromecánicas. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Lemann, C. (1972). Geometría analítica. UTEHA. Liang, C. S. (1994). Coupled electro-mechanical analysis of adaptive material systems-determination of the actuator power consumption and system energy transfer. J. Intell. Mater Syst. ,Struct.5, 12–20. Lin, B., & Giurgiutiu, V. (2006). Modeling and testing of PZT and PVDF piezoelectric wafer active sensors. Smart Mater. Struct. 15, 1085. Majewski, T. (2016). Vibraciones en sistemas fisicos,Primera edición. Alfaomega. Monavar, H., Ahmadi, H., Mohtasebi, S., & Hasani, S. (2008). Vibration condition monitoring techniques for fault diagnosis of electromotor with 1.5Kw power. J.Applied Sci. 8, 1268–1273. Moslem, K., & Nafaspour, R. (2002). Structural Damage detection by genetic algorithm. AIAA Journal, vol. 40, n.° 7, 1395-1401. Oppenheim, A., & Schafer, R. (2004). From frecuency to quefrency: a history of the cepstrum. IEEE Signal Process.Mag, 95-99.106. Park, G., & Inman, D. (2007). Structural health monitoring using piezoelectric impedance measurements. Philos. Trans.R. Soc. Lond. A Math. Phys. Eng. Sci., 365, 373–392. Perez, C. (2002). Matlab y sus aplicaciones en las ciencias y la ingenieria. Pearson Education. Randall, R. (2017). A history of cepstrum analysis and its application to mechanicaal problems. Mechanical Systems and Signal Processing,97, 3-19. Ren, W., & Roeck, G. (2002). Structural Damage Identification using Modal Data. I: Simulation Verification". Journal of Structural Engineering, vol. 128, n.°1,, 87- 95 . Rey, Y., & Martinez, A. (2019). Realizacion de un estudio para diferenciar la variacion de las caracteristicas de las vibracioniones mecanicas mediante el analisis wavelet en el modulo de pruebas del laboratario de la Universidad Antonio Nariño. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Rodriguez, J., Rojas, E., & Franco, R. (2007). Clasificación de datos usando el método k-nn. Vinculos.Vol1.4. Rytter, A. (1993). Vibrational Based Inspection of Civil Engineering Structures. . Aalborg: Ph.D. Thesis, Department of Building Technology and Structural Engineering, Aalborg University. Staszewski, W., Boller, C., & Tomlinson, G. (2004). Health Monitoring of Aerospace Structures: Smart Sensor Technologies and Signal Processing; JohnWiley & Sons: . Hoboke, NJ, USA. Takahashi, Y. T., & Tohiyama, Y. (2008). Structural condition monitoring by cumulative harmonic analysis of random vibration. Advances in Acoustics and Vibration ArticleID261758, 8. Tomasi, W. (2003). Sistemas de comunicaciónes electronicas. 4 th ed. Mexico: Pearson. Valencia Niño, J. (2019). Parámetros característicos de las señales de vibración mecánica obtención de un cuerpo metálico con alteraciones estructurales, a partir del análisis de componentes principales, aplicados a los coeficientes de Fourier. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Villalva, J., & Laier, J. (2010). Detección de daño estructural por algoritmos genéticos: una comparación de diferentes tipos de codificación de indivíduos. . Ingeniería y Desarrollo, n.° 27, 170-186. Zapata, J., & Cacua, J. (2015). 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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)Acceso abiertohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Correa Quintana, Edgar Alfonso165494742021-03-03T21:08:12Z2021-03-03T21:08:12Z2020-06-06http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/2589Barbini, L., Eltabach, M., & Dubois, J. (2016). Application of Cepstrum Pre-Whitening on Non-Stationary Signals. Int Congress on Technical Diagnostics and Condition Monitoring of Machinery in Non-Stationary Operations.Benavidez, Y., & Marinez, A. (2019). “Realizacion de un estudio para diferenciar la variacion de las caracteristicas de las vibracioniones mecanicas mediante el analisis Wavelet en el modulo de pruebas del laboratario de la Universidad Antonio Nariño. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño.Cooley, J., & Tukey, J. (1965). An algorithm for the machine calculation of complex fourier series. Math.Comp,19(90), 297-301.Cortez, N., Filho, J., & Baptista, F. G. (2013). A new microcontrolled structural health monitoring system based on the electromechanical impedance principle. Struct. Health Monit. 12, 14–22.Hernandez, N. (2016). Medicion y caracterización de vibraciones mecanicas en estructuras metálicas que permitan dar un concepto de alteraciones estructurales bajo la determinacion de un criterio cualitativo no destructivo. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño.Hirata, Y. (2004). A method for monitoring invisible changes in a structure using its non-stationary vibration. Journal of Sound andVibration, vol.270, ,no.4-5, 1041–1044.Hirata, Y., & Matsumoto, M. (2010). Health monitoring for a structure using its nonstationary vibration. Advances in Acoustics and Vibration. Vol. Article ID 696512, 5.Humar, J., Bagchi, A., & Xu, H. (2006). Performance of Vibration-based Techniques for the Identification of Structural Damage. Structural Health Monitoring, vol. 5, no. 3, 215-227.Inman, D., Farrar, C., & Junior, V. (2005). Damage Prognosis: For Aerospace, Civil and Mechanical Systems.John Wiley & Sons:. Hoboke, NJ, USA.Kessler, S., Spearing, .., Atalla, M., & Cesnik, C. (2002). Damage detection in composite materials using frequency response methods. Compos. Part B Eng. 33, 87–95.Larrota, A., & Rodriguez, J. (2015). Módulo para detección de alteraciones estructurales por medio de la mediciòn de impedancias electromecánicas. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño.Lemann, C. (1972). Geometría analítica. UTEHA.Liang, C. S. (1994). Coupled electro-mechanical analysis of adaptive material systems-determination of the actuator power consumption and system energy transfer. J. Intell. Mater Syst. ,Struct.5, 12–20.Lin, B., & Giurgiutiu, V. (2006). Modeling and testing of PZT and PVDF piezoelectric wafer active sensors. Smart Mater. Struct. 15, 1085.Majewski, T. (2016). Vibraciones en sistemas fisicos,Primera edición. Alfaomega.Monavar, H., Ahmadi, H., Mohtasebi, S., & Hasani, S. (2008). Vibration condition monitoring techniques for fault diagnosis of electromotor with 1.5Kw power. J.Applied Sci. 8, 1268–1273.Moslem, K., & Nafaspour, R. (2002). Structural Damage detection by genetic algorithm. AIAA Journal, vol. 40, n.° 7, 1395-1401.Oppenheim, A., & Schafer, R. (2004). From frecuency to quefrency: a history of the cepstrum. IEEE Signal Process.Mag, 95-99.106.Park, G., & Inman, D. (2007). Structural health monitoring using piezoelectric impedance measurements. Philos. Trans.R. Soc. Lond. A Math. Phys. Eng. Sci., 365, 373–392.Perez, C. (2002). Matlab y sus aplicaciones en las ciencias y la ingenieria. Pearson Education.Randall, R. (2017). A history of cepstrum analysis and its application to mechanicaal problems. Mechanical Systems and Signal Processing,97, 3-19.Ren, W., & Roeck, G. (2002). Structural Damage Identification using Modal Data. I: Simulation Verification". Journal of Structural Engineering, vol. 128, n.°1,, 87- 95 .Rey, Y., & Martinez, A. (2019). Realizacion de un estudio para diferenciar la variacion de las caracteristicas de las vibracioniones mecanicas mediante el analisis wavelet en el modulo de pruebas del laboratario de la Universidad Antonio Nariño. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño.Rodriguez, J., Rojas, E., & Franco, R. (2007). Clasificación de datos usando el método k-nn. Vinculos.Vol1.4.Rytter, A. (1993). Vibrational Based Inspection of Civil Engineering Structures. . Aalborg: Ph.D. Thesis, Department of Building Technology and Structural Engineering, Aalborg University.Staszewski, W., Boller, C., & Tomlinson, G. (2004). Health Monitoring of Aerospace Structures: Smart Sensor Technologies and Signal Processing; JohnWiley & Sons: . Hoboke, NJ, USA.Takahashi, Y. T., & Tohiyama, Y. (2008). Structural condition monitoring by cumulative harmonic analysis of random vibration. Advances in Acoustics and Vibration ArticleID261758, 8.Tomasi, W. (2003). Sistemas de comunicaciónes electronicas. 4 th ed. Mexico: Pearson.Valencia Niño, J. (2019). Parámetros característicos de las señales de vibración mecánica obtención de un cuerpo metálico con alteraciones estructurales, a partir del análisis de componentes principales, aplicados a los coeficientes de Fourier. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño.Villalva, J., & Laier, J. (2010). Detección de daño estructural por algoritmos genéticos: una comparación de diferentes tipos de codificación de indivíduos. . Ingeniería y Desarrollo, n.° 27, 170-186.Barbini, L., Eltabach, M., & Dubois, J. (2016). Application of Cepstrum Pre-Whitening on Non-Stationary Signals. Int Congress on Technical Diagnostics and Condition Monitoring of Machinery in Non-Stationary Operations. Benavidez, Y., & Marinez, A. (2019). “Realizacion de un estudio para diferenciar la variacion de las caracteristicas de las vibracioniones mecanicas mediante el analisis Wavelet en el modulo de pruebas del laboratario de la Universidad Antonio Nariño. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Cooley, J., & Tukey, J. (1965). An algorithm for the machine calculation of complex fourier series. Math.Comp,19(90), 297-301. Cortez, N., Filho, J., & Baptista, F. G. (2013). A new microcontrolled structural health monitoring system based on the electromechanical impedance principle. Struct. Health Monit. 12, 14–22. Hernandez, N. (2016). Medicion y caracterización de vibraciones mecanicas en estructuras metálicas que permitan dar un concepto de alteraciones estructurales bajo la determinacion de un criterio cualitativo no destructivo. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Hirata, Y. (2004). A method for monitoring invisible changes in a structure using its non-stationary vibration. Journal of Sound andVibration, vol.270, ,no.4-5, 1041–1044. Hirata, Y., & Matsumoto, M. (2010). Health monitoring for a structure using its nonstationary vibration. Advances in Acoustics and Vibration. Vol. Article ID 696512, 5. Humar, J., Bagchi, A., & Xu, H. (2006). Performance of Vibration-based Techniques for the Identification of Structural Damage. Structural Health Monitoring, vol. 5, no. 3, 215-227. Inman, D., Farrar, C., & Junior, V. (2005). Damage Prognosis: For Aerospace, Civil and Mechanical Systems.John Wiley & Sons:. Hoboke, NJ, USA. Kessler, S., Spearing, .., Atalla, M., & Cesnik, C. (2002). Damage detection in composite materials using frequency response methods. Compos. Part B Eng. 33, 87–95. Larrota, A., & Rodriguez, J. (2015). Módulo para detección de alteraciones estructurales por medio de la mediciòn de impedancias electromecánicas. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Lemann, C. (1972). Geometría analítica. UTEHA. Liang, C. S. (1994). Coupled electro-mechanical analysis of adaptive material systems-determination of the actuator power consumption and system energy transfer. J. Intell. Mater Syst. ,Struct.5, 12–20. Lin, B., & Giurgiutiu, V. (2006). Modeling and testing of PZT and PVDF piezoelectric wafer active sensors. Smart Mater. Struct. 15, 1085. Majewski, T. (2016). Vibraciones en sistemas fisicos,Primera edición. Alfaomega. Monavar, H., Ahmadi, H., Mohtasebi, S., & Hasani, S. (2008). Vibration condition monitoring techniques for fault diagnosis of electromotor with 1.5Kw power. J.Applied Sci. 8, 1268–1273. Moslem, K., & Nafaspour, R. (2002). Structural Damage detection by genetic algorithm. AIAA Journal, vol. 40, n.° 7, 1395-1401. Oppenheim, A., & Schafer, R. (2004). From frecuency to quefrency: a history of the cepstrum. IEEE Signal Process.Mag, 95-99.106. Park, G., & Inman, D. (2007). Structural health monitoring using piezoelectric impedance measurements. Philos. Trans.R. Soc. Lond. A Math. Phys. Eng. Sci., 365, 373–392. Perez, C. (2002). Matlab y sus aplicaciones en las ciencias y la ingenieria. Pearson Education. Randall, R. (2017). A history of cepstrum analysis and its application to mechanicaal problems. Mechanical Systems and Signal Processing,97, 3-19. Ren, W., & Roeck, G. (2002). Structural Damage Identification using Modal Data. I: Simulation Verification". Journal of Structural Engineering, vol. 128, n.°1,, 87- 95 . Rey, Y., & Martinez, A. (2019). Realizacion de un estudio para diferenciar la variacion de las caracteristicas de las vibracioniones mecanicas mediante el analisis wavelet en el modulo de pruebas del laboratario de la Universidad Antonio Nariño. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Rodriguez, J., Rojas, E., & Franco, R. (2007). Clasificación de datos usando el método k-nn. Vinculos.Vol1.4. Rytter, A. (1993). Vibrational Based Inspection of Civil Engineering Structures. . Aalborg: Ph.D. Thesis, Department of Building Technology and Structural Engineering, Aalborg University. Staszewski, W., Boller, C., & Tomlinson, G. (2004). Health Monitoring of Aerospace Structures: Smart Sensor Technologies and Signal Processing; JohnWiley & Sons: . Hoboke, NJ, USA. Takahashi, Y. T., & Tohiyama, Y. (2008). Structural condition monitoring by cumulative harmonic analysis of random vibration. Advances in Acoustics and Vibration ArticleID261758, 8. Tomasi, W. (2003). Sistemas de comunicaciónes electronicas. 4 th ed. Mexico: Pearson. Valencia Niño, J. (2019). Parámetros característicos de las señales de vibración mecánica obtención de un cuerpo metálico con alteraciones estructurales, a partir del análisis de componentes principales, aplicados a los coeficientes de Fourier. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño. Villalva, J., & Laier, J. (2010). Detección de daño estructural por algoritmos genéticos: una comparación de diferentes tipos de codificación de indivíduos. . Ingeniería y Desarrollo, n.° 27, 170-186. Zapata, J., & Cacua, J. (2015). Caracterizacion de vibraciones estructurales en cuerpos metalicos utilizando el metodo de impedancias electromecanicas y la transformada de Fourier en el modulo de pruebas del laboratorio de la Universidad Antonio Nariño. Bucaramanga: Universidad Antonio Nariño.instname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/PropiaThis proposal for engineering degree at the Antonio Nariño University (UAN) adequately characterizes and correlates the effects generated by inducing mechanical vibrations on a metal structure, as a means of determining or predicting potential alterations or failures in civil or industrial structures, using vibration sensors (piezoelectric), experimental information capture software (Labview) and the application of wave signal processing and classification tools. Previous works developed at the UAN since 2015 using signal processing techniques such as Fourier and Wavelet, show indications on the relationship between the processed signals and the structural alterations of the different tests. This time through the use of Cepstrum analysis as an alternative tool for processing mechanical signals. Complementary to the use of a dissimilarity technique (Euclidean distance) for the evaluation of the homogeneity of the data, it has allowed to show deviations that can be linked to structural defects of a metallic reinforcement at laboratory level. The use of the Cepstrum tool at an experimental level under a greater range of tests on various types of defects, will undoubtedly allow the implementation of the bases to encourage both academic and commercial development of tools or techniques for remote inspection of static equipment, which Will be of great utility for society.La presente propuesta de trabajo de grado en la Universidad Antonio Nariño(UAN) caracteriza y correlaciona adecuadamente los efectos que genera inducir vibraciones mecánicas sobre una estructura metálica, como medio para la determinación o predicción de alteraciones o fallas potenciales en estructuras de tipo civil o industrial de naturaleza estática, empleando para ello sensores de vibración(piezoeléctricos), software de captura de información experimental (Labview) y la aplicación de herramientas de procesamiento y clasificación de señales de onda. Trabajos previos desarrollados en la UAN desde el año 2015 empleando técnicas de procesamiento de señales como Fourier y Wavelet, presentan indicios sobre la relación entre las señales procesadas y las alteraciones estructurales de los diferentes ensayos. En esta oportunidad mediante el uso del análisis Cepstrum como herramienta alternativa para el procesamiento de señales mecánicas. complementario al uso de una técnica de disimilaridad (distancia euclídea) para la evaluación de la homogeneidad de los datos, ha permitido evidenciar desviaciones que pueden vincularse a defectos estructurales de una armadura metálica a nivel de laboratorio. El uso de la herramienta Cepstrum a nivel experimental bajo una mayor amplitud de pruebas en diversos tipos de defectos, permitirán sin duda implementar las bases para incentivar el desarrollo tanto académico como comercial de herramientas o técnicas de inspección remota de equipos estáticos, que sean de gran utilidad para la sociedad.OtroIngeniero(a) Electromecánico(a)PregradoFinanciación por parte del Autor del trabajo (inversión superior a 2 millones de pesos), y la Universidad Antonio Nariño (Laboratorio y bases de datos)DistanciaspaUniversidad Antonio NariñoIngeniería ElectromecánicaFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y BiomédicaBucaramangaVibracionesestructuras metálicasanálisis CepstrumLabviewMatlabalteraciones en estructuras metálicasVibrationsmetal structuresCepstrumLabviewMatlab analysisalterations in metal structuresCaracterización de vibraciones mecánicas en una estructura metálica utilizando el análisis cepstrumTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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