Grupo de Investigaci贸n GIDTEC transfiere conocimientos al sector industrial de Cuenca
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El Grupo de Investigaci贸n y Desarrollo en Tecnolog铆as Industriales (GIDTEC) de la UPS se encuentra colaborando con la Empresa CARTOPEL a trav茅s de una investigaci贸n sobre el diagn贸stico de rodamientos en los secadores. Con el proyecto se aplica el conocimiento adquirido por el grupo en las diferentes investigaciones realizadas.
Los resultados obtenidos por las investigaciones realizadas son plasmados en art铆culos publicados en una revista de alto impacto cient铆fico en el 谩rea de la Ingenier铆a, Cuartil Q1 del Ranking SJR. (Scientific Journal Ranking) (SJR). En particular, los art铆culos publicados fueron:
- 芦Extracci贸n autom谩tica de caracter铆sticas desde serie temporales con aplicaci贸n a la estimaci贸n de la severidad de da帽o en cajas de engranajes helicoidales bajo condiciones de velocidades estacionarias y no-estacionarias禄. (Automatic feature extraction of time-series applied to fault severity assessment of helical gearbox in stationary and non-stationary speed operation). Este proyecto propone una nueva metodolog铆a para la construcci贸n de un modelo de machine learning el cual es capaz de extraer de forma autom谩tica las caracter铆sticas m谩s relevantes que definen la din谩mica de un proceso.
- 芦Un enfoque bayesiano para la estimaci贸n del consecuente en sistemas probabil铆sticos difusos y su aplicaci贸n a clasificaci贸n de fallos en rodamientos禄. (A Bayesian approach to consequent parameter estimation in probabilistic fuzzy systems and its application to bearing fault classification). En este trabajo se plantea, por primera vez en el 谩rea, la creaci贸n de un sistema probabil铆stico-difuso de m煤ltiples entradas y m煤ltiples salidas con el aprendizaje de un conjunto de reglas interpretables a partir de datos medidos en el proceso. La utilidad del sistema resultante se evalu贸 en una tarea de diagn贸stico de distintos tipos de fallos en rodamientos, siendo estos los elementos m谩s importantes en las m谩quinas rotativas.
- 芦Agrupamiento de atributos mediante la teor铆a rough set para la selecci贸n de caracter铆sticas en la clasificaci贸n de la severidad de fallos de maquinaria rotativa禄. (Attribute clustering using rough set theory for feature selection in fault severity classification of rotating machinery). La contribuci贸n original, novedosa y significativa de este trabajo es que el algoritmo propuesto tiene la propiedad de evolucionar, permitiendo el ajuste din谩mico de las estructuras de grupos encontrados durante el proceso de agrupamiento. La propuesta fue probada para la selecci贸n de atributos importantes en el problema de clasificaci贸n de severidad de fallos en rodamientos y engranajes.
- 芦Integraci贸n en Automatizaci贸n Industrial basada en Sistemas Mul-tiagentes usando algoritmos culturales para la optimizaci贸n de mecanismos禄. (Integration in industrial automation based on multi-agent systems using cultural algorithms for optimizing the coordination mechanisms). La contribuci贸n novedosa y significativa de este trabajo reside en dos direcciones: el desarrollo de modelos formales de protocolos de interacci贸n entre agentes, y la incorporaci贸n de estrategias de aprendizaje colectivo en inteligencia artificial distribuida, para optimizar el uso de los protocolos de coordinaci贸n multi-agente, en base a sus costos de procesamiento y de comunicaci贸n. Esta propuesta contribuye a los esquemas de integraci贸n industrial inteligente, tanto a nivel de datos como de servicios.
El grupo GIDTEC planifica colaborar con las centrales hidroel茅ctricas y con otras empresas e industrias locales, a fin de contribuir al mejoramiento de la productividad en la regi贸n y el pa铆s.