Análisis de vibraciones en una estructura utilizando echo state networks

  1. Ignacio Díaz Blanco 1
  2. Diego García Pérez 1
  3. Ana González
  4. Abel A. Cuadrado Vega 1
  1. 1 Universidad de Oviedo
    info

    Universidad de Oviedo

    Oviedo, España

    ROR https://ror.org/006gksa02

Libro:
XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019
  1. Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
  2. Jose Luis Casteleiro Roca (coord.)
  3. María Isabel Fernández Ibáñez (coord.)
  4. Óscar Fontenla Romero (coord.)
  5. Esteban Jove Pérez (coord.)
  6. Alberto José Leira Rejas (coord.)
  7. José Antonio López Vázquez (coord.)
  8. Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)
  9. María Carmen Meizoso López (coord.)
  10. Francisco Javier Pérez Castelo (coord.)
  11. Andrés José Piñón Pazos (coord.)
  12. Héctor Quintián Pardo (coord.)
  13. Juan Manuel Rivas Rodríguez (coord.)
  14. Benigno Rodríguez Gómez (coord.)
  15. Rafael Alejandro Vega Vega (coord.)

Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña

ISBN: 978-84-9749-716-9

Año de publicación: 2019

Páginas: 186-191

Congreso: Jornadas de Automática (40. 2019. Ferrol)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

En este artículo se propone explorar el uso de redes neuronales recurrentes de tipo echo state network (ESN) como herramientas para la detección y diagnóstico de fallos en estructuras. Se trata de una primera experiencia en el uso de las ESN para la detección de anomalías, que ha sido testada sobre datos reales de vibración de una estructura excitada por impacto. El análisis de los residuos entre las estimaciones de los modelos ESN y los valores reales de vibración ha permitido detectar la presencia de condiciones anómalas en la estructura, demostrando con ello el potencial de este enfoque preliminar.

Fuente de los datos: Dialnet