Localización de fugas hidráulicas en ductos aplicando redes neuronales artificiales

Abstract

Las redes neuronales se han aplicado actualmente para trabajar con datos de sistemas complejos, obteniendo resultado favorables con respecto a métodos convencionales, particularmente en diagnósticos de sistemas dinámicos para detección de fallas, basado en datos. Alentados por los resultados, en el presente trabajo se proponen y evalúan dos Arquitecturas de redes neuronales para realizar la localización de fugas hidráulicas en ductos. Empleando la planta piloto que está localizada en el laboratorio de hidráulica del TecNM-ITTG, se realizan experimentos para una base de datos del comportamiento de la planta piloto. Se realiza la metodología para cumplir con los objetivos planteados. Inicialmente, se emplea una red neuronal para obtener el factor de fricción que es un parámetro muy importante en hidráulica de fluidos. Secuencialmente, se emplea datos experimentales obtenidos de la planta piloto del TecNM-ITTG, para enriquecer la base de datos se utiliza un simulador validado. Con los datos experimentales y los datos de simulación, se crea una Base de datos completa, que servirá para entrenamiento y validación de una segunda y principal red neuronal para la localización de fugas hidráulicas. Como resultado se obtuvo una método robusto de localización de fugas, utilizando un conjunto de datos híbridos para el entrenamiento, validación y pruebas. L