Seminarios MATLAB y Simulink

Mantenimiento predictivo con MATLAB y Simulink

Descripción general

Les invitamos a un taller práctico en el que, a través de ejercicios mostraremos cómo MATLAB y Simulink le permiten explorar diferentes técnicas de machine learning, procesamiento de señales y de creación de gemelos virtuales con el fin de elaborar y validar algoritmos para predecir el momento en el que una máquina necesitará mantenimiento.

En este taller se comenzará por generar datos sintéticos del funcionamiento defectuoso de un dispositivo gracias al modelo del mismo, que se ha desarrollado en Simulink.

A partir de estos datos comenzará la parte práctica, en la que se importarán los datos a MATLAB, se hará un preprocesado de los mismos, se hará una selección y cálculo de características (los indicadores de condición para desarrollar un algoritmo de predicción), y se entrenará un modelo predictivo que estime la vida útil restante (RUL) del dispositivo. Asimismo, se generará código C de la función que calcula los indicadores de condición, con el fin de implementar dichos cálculos en un dispositivo de borde (sistema embebido).

Los asistentes tendrán que traer su propio ordenador para poder realizar los ejercicios. Unos días antes de la fecha del taller, se proporcionará una licencia de MATLAB, de duración limitada, que los asistentes tendrán que tener instalada en sus ordenadores antes de venir al taller.

Los ejercicios están diseñados para que los asistentes completen los comandos que faltan en “scripts” ya confeccionados. Además de los ejercicios, se proporcionarán las instrucciones y las soluciones.

Lo más destacado

  • Generación de datos sintéticos desde Simulink (demo)
  • Preprocesamiento de los datos
  • Selección de características (indicadores de condición para el algoritmo de predicción)
  • Generación de código a partir de la función de preprocesamiento de datos
  • Modelo predictor de RUL usando modelos de degradación exponencial

A quién va dirigido

Ingenieros y responsables de proyecto que trabajen en las áreas de:

  • mantenimiento de máquinas y sistemas
  • analítica predictiva
  • desarrollo

Acerca del presentador o presentadores

Lucas García es Senior Application Engineer en MathWorks e Investigador en la Universidad Complutense de Madrid, especializado en Machine Learning. Matemático con más de 12 años de experiencia en computer software e investigación, trabaja con ingenieros y científicos de múltiples industrias para ayudarles en la adopción de las herramientas y resolver problemas en áreas como data analytics y mantenimiento predictivo. Lucas es licenciado en matemáticas por la Universidad Autónoma de Madrid y máster y doctor en ingeniería matemática por la Universidad Complutense de Madrid y Universidad Politécnica de Madrid. Su investigación está centrada en el uso de redes neuronales artificiales para resolver problemas de optimización combinatoria.

Luis López es un ingeniero de aplicaciones de MathWorks, especializado en las áreas de simulación de procesos y sistemas físicos, de diseño de sistemas de control, y de verificación e implementación de dichos sistemas. Sus estudios son de ingeniería industrial, de la especialidad mecánica. Su carrera profesional previa a MathWorks se ha desarrollado en empresas y proyectos del sector ferroviario.

Programa

Hora Título
09:30 Registro

10:00

(descanso

11:30 - 12 :00)

  • Generación de datos de fallo sintéticos (demo)
  • Exploración, preprocesamiento de datos y extracción de indicadores de condición
    • Implementación (generación de código C)
  • Modelización del algoritmo de predicción de vida útil restante (RUL)
13:00  Preguntas 

El registro está completo