Análisis de vibraciones en una estructura utilizando echo state networks

Abstract

[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.

[Abstract] This article proposes to explore the use of recurrent echo state network (ESN) as tools for the detection and diagnosis of failures in structures. This is a first experience in the use of ESN for anomaly detection, which has been tested on real vibration data of an impact-excited structure. The analysis of the residues between the ESN model estimations and the real vibration values has allowed to detect the presence of anomalous conditions in the structure, thus demonstrating the potential of this preliminary approach.