Interpretación de señales para la detección de referencias en inspecciones instrumentadas en tuberías
En la actualidad la Corporación de Investigación para la Corrosión (C.I.C) está desarrollando un prototipo para la inspección instrumentada de tuberías (proyecto ITION), el cual cuenta con diversos sensores para realizar esta tarea. Dicho dispositivo genera una cantidad importante de información que...
- Autores:
-
Reyes Martínez, Freddy Isaías
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/1584
- Palabra clave:
- Mechatronic Engineering
Pipe networks
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Analysis
Prototype development
Sensors
Signal processing
Ingeniería mecatrónica
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Desarrollo de prototipos
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En la actualidad la Corporación de Investigación para la Corrosión (C.I.C) está desarrollando un prototipo para la inspección instrumentada de tuberías (proyecto ITION), el cual cuenta con diversos sensores para realizar esta tarea. Dicho dispositivo genera una cantidad importante de información que debe ser procesada y analizada. Al momento de realizar una inspección en una tubería mediante un dispositivo que viaja de forma autónoma dentro de esta es de gran importancia saber en qué punto de su trayecto estuvo. Para poder calcular esto se utilizan un Sistema De Referencia Inercial (por sus siglas en ingles IMU). Debido a que los sistemas IMU están agregando los cambios detectados a las posiciones calculadas anteriormente, cualquier error se va acumulando muestra a muestra, lo que puede ocasionar una inexactitud considerable al finalizar el recorrido. Para evitar lo anterior se utiliza una estrategia que consiste en ubicar marcadores fijos a lo largo del recorrido en coordenadas conocidas para que de esta manera el dispositivo de inspección pueda detectar las referencias y así disminuir o anular el error del sistema IMU. Para lograr la correcta identificación de estos marcadores, así como de otras referencias de tipos estructurales (válvulas) es necesario realizar un tratamiento de las señales provenientes de los sensores mediante transformada Wavelet y técnicas de minería de datos como lo son el análisis de clúster y las redes neuronales. |
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Reyes Martínez, Freddy Isaías (2014). Interpretación de señales para la detención de referencias en inspecciones instrumentadas en tuberías. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB [ 1] Acevedo Martinez, Liesner. (2009). “Computación paralela de la transformada Wavelet: aplicación de la transformada wavelet al algebra lineal numérica”. Universidad Politécnica de Valencia. España. Páginas 149. [ 2] P.D Agoris, S. Meijer, E. Gulski, J.J. Smit. (2004). “Threshold selection for wavelet denoising of partial discharge data”. Conference record of the 2004 IEEE International Symposium on Electrical Insulation. Páginas 62-65. [3] Arismendi, Carlos. Tamames, Juan Hernandez, Romero, Enrique. Vellido, Alfredo. Del Pozo, Francisco. 2010. “Diagnosis of Brain Tumours From Magnetic Rosonance Spectroscopy Using Wavelet and Neural Networks”. Páginas 4. [ 4] Arismendi, Carlos. 2011. “Signal processing techniques for brain tumour diagnosis from magnetic resonance spectroscopy data”. Universidad Politecnica de Catalinya. Páginas 142. [5] Ballesteros Larrotta, Dora María. (2004). “Aplicación de la transformada wavelet discreta en el filtrado de señales bioeléctricas”. Umbral Científico. Colombia. Páginas 8. [ 6] Centro de Estudios e Investigación Técnicas de Guipuzco CEIT. 2001. “análisis de componentes independientes en el estudio de potenciales auditivos P300”. Memorias III Congreso Latinoamericano de Ingeniería Biomédica. Cuba. Páginas 4. [7] Cholowsky, Sharon. Westwood, Stephen (2004). “Tri-axial sensrs and 3-dimensional magnetic modelling of defects combine to impove defect sizing from magnetic flux leakage signals”. International the corrosión society. Estados Unidos. Páginas 8 [ 8] Cruz Arrela, Liliana. 2010 “Minería de datos con aplicaciones”. Universidad Autónoma de México. Páginas 140. [ 9] Donoho, David L. 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Páginas 16 [ 19] Maruyama, Newton. Sampaio Santana, Douglas Danie. Furukawa Celso Massatoshi. (2010). “Estimation of Trajectories of Pipeline PIGs using Inertial Measurements and Non Linear Sensor Fusion”. Brasil. Páginas 6. [ 20] Mohinder S., Angus P. Andrews, and Chris G. Bartone. (2008). “Global Navigation Satellite Systems, Inertial Navigation and Integration”. Jhon Wiley & Sons, Inc. Canada. Página 603. [ 21] Montejo, Luis A. Suarez Luis E. (2007). “aplicaciones de la transformada ondícula (“wavelet”) en ingeniería estructural”. Mecanica computacional Vol XXVI, pp.2742-2753. Argentina. Páginas 13. [ 22] Peña, guillen. Parades, J.L. Camacho O. 2007. “un enfoque para la detección y diagnóstico de fallas en la instrumentación de un proceso usando reconocimiento de patrones en el dominio wavelet”. Escuela de ingeniería mecánica, universidad de los andes. Venezuela. Páginas 8 [ 23] Pérez López, Cesar. Santín Gonzales, Daniel. (2007). “minería de datos, técnicas y herramientas”. International Thomson Ediciones Paraninfo. España. Páginas 793. [ 24] Porter, Todd R. Knickmeyer, Emst H. Wade, Ron L. (1990). “pipeline geometry pigging: application of strapdown ins”. Canada. Páginas 6 [ 25] Rodriguez, Hernan. Jimenez, L. Camilo (2008). “Unidad para supervision y control de medicion de efecto Hall con Labview”. Pontificia Universidad Javeriana. Colombia. Páginas 10. [26] Rodriguez Matienzo, J. (2007). “Deteccion de la presencia de grietas cerradas en elementos tipo viga mediante la transformada Wavelet”. Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría. Cuba. Páginas 7. [ 27] Rubio Serrano, Jesus . Posada, Julio E. Garcia Souto Jose A. “Procesamiento para la detección, identificación y localización de señales acústicas y eléctricas provenientes de descargas parciales”. Páginas 6. [ 28] Torre Mayoda, Marina. “Electrodinámica Cuántica Bidimensional: sobre la teoría del Efecto Hall Cuántico”. Departamento de Física, Ingeniería y Radiología Médica, Universidad de Salamanca. España. Páginas 320. [ 29] Vicente Villardón, José Luis. “introducción al análisis de clúster”. Departamento de Estadística, Universidad de Salamanca. España. Páginas 22. [ 30] Weston, John L. Titterton, David H. (2004). “Strapdown Inertial Navigation Technology - 2nd Edition. The Institution of Electrical Engineers”. Estados U [ 31] Woodman, Oliver J. (2007). “An introduction to inertial navigation”. University of Cambridge. Inglaterra. Páginas 37. |
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Al momento de realizar una inspección en una tubería mediante un dispositivo que viaja de forma autónoma dentro de esta es de gran importancia saber en qué punto de su trayecto estuvo. Para poder calcular esto se utilizan un Sistema De Referencia Inercial (por sus siglas en ingles IMU). Debido a que los sistemas IMU están agregando los cambios detectados a las posiciones calculadas anteriormente, cualquier error se va acumulando muestra a muestra, lo que puede ocasionar una inexactitud considerable al finalizar el recorrido. Para evitar lo anterior se utiliza una estrategia que consiste en ubicar marcadores fijos a lo largo del recorrido en coordenadas conocidas para que de esta manera el dispositivo de inspección pueda detectar las referencias y así disminuir o anular el error del sistema IMU. Para lograr la correcta identificación de estos marcadores, así como de otras referencias de tipos estructurales (válvulas) es necesario realizar un tratamiento de las señales provenientes de los sensores mediante transformada Wavelet y técnicas de minería de datos como lo son el análisis de clúster y las redes neuronales.1.1 Objetivos ...................................................................................................... 3 1.1 Objetivo general. ....................................................................................... 3 1.2 Objetivos específicos. ............................................................................... 3 2 Introducción. ................................................................................................... 4 3 Procesamientos de señales inerciales. ........................................................... 5 3.1 Transformada Wavelet. ............................................................................. 5 3.2 Base de datos. .......................................................................................... 6 3.3 Filtro Shrinkage. ........................................................................................ 7 3.4 Análisis estadístico. ................................................................................. 11 3.4 Análisis de covarianza. ........................................................................... 13 3.5 Descomposición wavelet ......................................................................... 15 3.6 RED NEURONAL. ................................................................................... 17 4 Procesamiento de señales MFL. ................................................................... 20 4.1 Filtro Shrinkage. ...................................................................................... 20 4.2 Análisis de covarianza. ........................................................................... 21 4.3 Análisis de covarianza con muestras representativas. ............................ 35 Conclusiones .................................................................................................... 43 Bibliografía ....................................................................................................... 46PregradoCurrently, the Corrosion Research Corporation (C.I.C) is developing a prototype for the instrumented inspection of pipes (ITION project), which has various sensors to perform this task. This device generates a significant amount of information that must be processed and analyzed. When conducting an inspection in a pipeline using a device that travels autonomously within it, it is of great importance to know where it was on its journey. In order to calculate this, an Inertial Reference System (IMU) is used. Because the IMU systems are adding the detected changes to the previously calculated positions, any errors accumulate sample by sample, which can cause considerable inaccuracy at the end of the tour. To avoid the above, a strategy is used that consists of locating fixed markers along the route in known coordinates so that in this way the inspection device can detect the references and thus reduce or cancel the error of the IMU system. To achieve the correct identification of these markers, as well as of other references of structural types (valves), it is necessary to perform a treatment of the signals from the sensors using Wavelet transform and data mining techniques such as cluster analysis and neural networks.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 ColombiaInterpretación de señales para la detección de referencias en inspecciones instrumentadas en tuberíasInterpretation of signals for the detection of references in instrumented inspections in pipelinesIngeniero MecatrónicoBucaramanga (Colombia)UNAB Campus BucaramangaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronic EngineeringPipe networksInvestigationsAnalysisPrototype developmentSensorsSignal processingIngeniería mecatrónicaRedes de tuberíasInvestigacionesAnálisisDesarrollo de prototiposSensoresTratamiento de señalesReyes Martínez, Freddy Isaías (2014). Interpretación de señales para la detención de referencias en inspecciones instrumentadas en tuberías. Bucaramanga (Colombia) : Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB[ 1] Acevedo Martinez, Liesner. (2009). “Computación paralela de la transformada Wavelet: aplicación de la transformada wavelet al algebra lineal numérica”. Universidad Politécnica de Valencia. España. Páginas 149.[ 2] P.D Agoris, S. Meijer, E. Gulski, J.J. Smit. (2004). “Threshold selection for wavelet denoising of partial discharge data”. Conference record of the 2004 IEEE International Symposium on Electrical Insulation. Páginas 62-65.[3] Arismendi, Carlos. Tamames, Juan Hernandez, Romero, Enrique. Vellido, Alfredo. Del Pozo, Francisco. 2010. “Diagnosis of Brain Tumours From Magnetic Rosonance Spectroscopy Using Wavelet and Neural Networks”. Páginas 4.[ 4] Arismendi, Carlos. 2011. “Signal processing techniques for brain tumour diagnosis from magnetic resonance spectroscopy data”. Universidad Politecnica de Catalinya. Páginas 142.[5] Ballesteros Larrotta, Dora María. (2004). “Aplicación de la transformada wavelet discreta en el filtrado de señales bioeléctricas”. Umbral Científico. Colombia. Páginas 8.[ 6] Centro de Estudios e Investigación Técnicas de Guipuzco CEIT. 2001. “análisis de componentes independientes en el estudio de potenciales auditivos P300”. Memorias III Congreso Latinoamericano de Ingeniería Biomédica. Cuba. Páginas 4.[7] Cholowsky, Sharon. Westwood, Stephen (2004). “Tri-axial sensrs and 3-dimensional magnetic modelling of defects combine to impove defect sizing from magnetic flux leakage signals”. International the corrosión society. Estados Unidos. Páginas 8[ 8] Cruz Arrela, Liliana. 2010 “Minería de datos con aplicaciones”. Universidad Autónoma de México. Páginas 140.[ 9] Donoho, David L. (1993). “Different Perspectives on Wavelets”. American Mathematical Society. Estados Unidos. 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Journal of machine learning research 3. Páginas 26[ 15] Isasi Viñuela, Pedro. Galván León, Inés M. (2004). “Redes neuronales artificiales, un enfoque práctico”. Departamento de Informática, Universidad Carlos III de Madrid. Pearson Prentice Hall. España. Páginas 239[ 16] Luengo, Iker. Navas, Eva. Hernaez, Inmaculada. Sanchez, Jon. (2005). “Reconocimiento automático de emociones utilizando parámetros prosadicos”. Universidad del país Vasco (UPV/EHU). España. Páginas 2[ 17] Lynch, Andrew J. (2009). “Magnetic flux leakage robotic pipe inspection: inernal and external methods”. Rice University. Estados Unidos. Páginas 66.[ 18] Martinez Malo, Julio. De Castro Fernández Rosa María. (2002). “Análisis de la teoría de ondiculas orientada a las aplicaciones en ingeniería eléctrica: fundamentos”. Universidad Politécnica de Madrid, E.T.S.I. Industriales Departamento de Ingeniería Eléctrica. España. Páginas 16[ 19] Maruyama, Newton. Sampaio Santana, Douglas Danie. Furukawa Celso Massatoshi. 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