La detección de cavitación en bombas centrífugas es crítica en su monitoreo de condiciones. Para detectar la cavitación de manera más precisa y confiable, se necesitan técnicas más avanzadas de procesamiento de señales. Para la clasificación de las condiciones de una bomba basada en las salidas de estas técnicas, se requieren técnicas avanzadas de aprendizaje automático. En esta investigación, se propone un sistema automático para la detección de cavitación basado en aprendizaje automático. Se utiliza el análisis biespectral para analizar las señales de vibración. Las imágenes de biespectro resultantes se proporcionan a redes neuronales convolucionales (CNN) como entradas. Las CNN son un AlexNet preentrenado y un GoogleNet preentrenado, que se utilizan en esta aplicación a través de aprendizaje por transferencia. Por otro lado, se utiliza un montaje de prueba de laboratorio para generar cavitación controlada en una bomba centrífuga. El algoritmo sugerido se implementa en el conjunto de datos de vibración adquirido del montaje de prueba de la
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