Implementación de un algoritmo experto para la monitorización de salud estructural sobre la plataforma odroid-u3

En el presente trabajo de investigación se documentan los resultados de implementación de un algoritmo estadístico basado en Análisis de Componentes Principales (PCA), en su etapa de validación, sobre las plataformas embebidas BeagleBone Black y Odroid-U3, para la detección de fallas en estructuras....

Full description

Autores:
Ariza Ariza, Fabian Eduardo
Ribero Ramos, Oscar Andrés
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
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OAI Identifier:
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Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/32565
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Palabra clave:
Validación
Sistemas Embebidos
Detección De Defectos En Estructuras
Tiempos De Ejecución
Piezoeléctricos.
Validation
Embedded Systems
Structural Damages Detection
Runtimes
Piezoelectric Transducers.
Rights
License
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description En el presente trabajo de investigación se documentan los resultados de implementación de un algoritmo estadístico basado en Análisis de Componentes Principales (PCA), en su etapa de validación, sobre las plataformas embebidas BeagleBone Black y Odroid-U3, para la detección de fallas en estructuras. Este documento tiene como objetivo mostrar los resultados de desempeño del algoritmo de detección de fallas cuando es ejecutado en dichas plataformas. Para ello, se evaluará la factibilidad de implementación utilizando datos suministrados por el grupo CODALAB de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC, Barcelona) y el grupo CEMOS de la Universidad Industrial de Santander. Estos datos corresponden mediciones piezoeléctricas de dos estructuras básicas que son excitadas por medio de ondas guiadas: el álabe de una turbina de un avión y una tubería de acero-carbono. Los datos fueron procesados en plataformas embebidas que aprovechan el entorno computacional Linux y el lenguaje de programación Python. Las características que motivaron el uso de dicho lenguaje son: licencia de uso libre (GPL), ejecución multiplataforma, bajo requerimiento de almacenamiento en disco (95 MB aproximadamente), alto desempeño en la ejecución de algoritmos y amplio soporte en línea. El análisis del desempeño de las plataformas embebidas es evidenciado y comparado por medio de los tiempos de procesamiento y recursos de memoria usados, los cuales definen la viabilidad del uso de estos sistemas para los requerimientos de la aplicación de estudio en la Monitorización de Salud Estructural (SHM- por sus siglas en ingles).
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Este documento tiene como objetivo mostrar los resultados de desempeño del algoritmo de detección de fallas cuando es ejecutado en dichas plataformas. Para ello, se evaluará la factibilidad de implementación utilizando datos suministrados por el grupo CODALAB de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC, Barcelona) y el grupo CEMOS de la Universidad Industrial de Santander. Estos datos corresponden mediciones piezoeléctricas de dos estructuras básicas que son excitadas por medio de ondas guiadas: el álabe de una turbina de un avión y una tubería de acero-carbono. Los datos fueron procesados en plataformas embebidas que aprovechan el entorno computacional Linux y el lenguaje de programación Python. Las características que motivaron el uso de dicho lenguaje son: licencia de uso libre (GPL), ejecución multiplataforma, bajo requerimiento de almacenamiento en disco (95 MB aproximadamente), alto desempeño en la ejecución de algoritmos y amplio soporte en línea. El análisis del desempeño de las plataformas embebidas es evidenciado y comparado por medio de los tiempos de procesamiento y recursos de memoria usados, los cuales definen la viabilidad del uso de estos sistemas para los requerimientos de la aplicación de estudio en la Monitorización de Salud Estructural (SHM- por sus siglas en ingles).PregradoIngeniero ElectrónicoIn this research project, the results of implementing a statistic algorithm based on Principal Components Analysis (PCA), in its validation stage, on the embedded platforms BeagleBone Black and Odroid-U3 to detect structural damages, are compiled. The main objective is to show the resulting performance of the Damage Detection Algorithm when it is run in the mentioned platforms. In order to do it, the feasibility of the implementation, using the data supplied by the CODALAB group from the Universitat Politècnica de Catalunya (UPC, Barcelona) and the CEMOS group from Universidad Industrial de Santander, will be evaluated. These data correspond to piezoelectric measurements from two test structures that are excited through guided waves: the blade turbine of a plane and a carbon steel pipe. The data were processed in embedded platforms that take advantage of the computational environment Linux and the programming language Python. The features that motivated the use of such language are: General Public License (GPL), multi-platform running, minimum storage requirement on the hard disk (95 MB approximately), high performance while running algorithm and sufficient online support. The analysis of the performance of the embedded platforms can be seen and compared through the processing times and the memory resources used, which define the possibility of using these systems to fulfill the requirements of the application in the Structural Health Monitoring (SHM).application/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasIngeniería ElectrónicaEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y TelecomunicacionesValidaciónSistemas EmbebidosDetección De Defectos En EstructurasTiempos De EjecuciónPiezoeléctricos.ValidationEmbedded SystemsStructural Damages DetectionRuntimesPiezoelectric Transducers.Implementación de un algoritmo experto para la monitorización de salud estructural sobre la plataforma odroid-u3Implementation of an expert algorithm for structural health monitoring on the odroid-u3 platformTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf122518https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/77029ec1-52ab-45d3-99db-a33d3c83e510/download6ebbda859d0e91afff458a98e1728b8fMD51Documento.pdfapplication/pdf4041851https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/cd746267-fdca-40ca-89c9-8d0072aaf6ee/download306fcde1003006fd310ed2911243e776MD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf80064https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/8dfe0975-cb83-495d-b9c3-a6b017f52129/download1149b49d0572931e18b390f47063fa8dMD5320.500.14071/32565oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/325652024-03-03 17:06:45.636http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co