RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Técnicas de agrupación sobre series temporales para la detección de anomalías en un entorno industrial
A1 Manzano Santos, Adrián
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Serie temporal
K1 Dynamic Time Warping
K1 Clasificación no supervisada
K1 k-medias
K1 k-means
AB En plena revolución digital, ha cobrado una gran importancia la digitalización de procesosy sistemas a un mundo virtual, donde se busca extraer nueva información que los optimicen. Enla fundación CIDAUT, dentro del proyecto IDIGIT4L, se está trabajando en la sonorización nointrusiva de determinadas infraestructuras y recursos con el objetivo de mejorar su rendimiento.Una vez extraída la información del mundo físico al mundo virtual, esta debe ser procesada yanalizada para extraer conclusiones y, en última instancia, mejorar el mundo físico.En este sentido, el presente documento tiene como objetivo principal resolver el problema dela detección de anomalías sobre un conjunto de datos estructurados como series temporales, paraproponer una solución basada en la clasificación de información no supervisada o clustering (esdecir, del dato a clasificar solo se dispone, como información, del propio dato) y la modelizaciónde los procesos virtualizados mediante series temporales. El algoritmo de clasificación elegidoes el algoritmo de k-medias, y en consecuencia, para adaptar y aplicar dicho algoritmo sobreseries temporales son necesarios dos requisitos fundamentales: una medida de comparación yuna función promedio.Satisfaciendo estos requisitos, se estudia la distancia Dynamic Time Warping (DTW) comomedida de comparación y la media de Frechet a través de la DTW como función promedio,capaces de \deformar" la línea temporal de dos series para encontrar las mejores coincidencias entre los eventos registrados.Todo lo anterior requiere de un profundo estudio teórico sobre series temporales y el algoritmok-medias, para ser aplicado sobre una máquina Fresadora CNC modelo Nícola Correasensorizada de uso diario en el taller de la fundación CIDAUT en el parque tecnológico de Boecillo.
YR 2020
FD 2020
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43730
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/43730
LA spa
DS UVaDOC
RD 28-nov-2024