Resumen

La técnica de emisión acústica (AE) es un enfoque común para identificar el daño de los refractarios; sin embargo, existe un problema complejo ya que hay hasta quince parámetros involucrados, lo que requiere algoritmos efectivos de procesamiento de datos y clasificación para reducir el nivel de complejidad. En este artículo, se llevaron a cabo experimentos que involucraban pruebas de flexión de tres puntos de refractarios y se recopilaron las señales de AE. Se desarrolló un nuevo método de procesamiento de datos que consiste en fusionar los parámetros similares en la descripción del daño y reducir la dimensión. Mediante el análisis de componentes principales (PCA) para la reducción de la dimensión, los quince parámetros relacionados pueden reducirse a dos parámetros. Los parámetros eran las combinaciones lineales de los quince parámetros originales y se tomaron como índices para la clasificación del daño. Basándose en el enfoque propuesto, se integró el modelo de mezcla gauss

• Materias:Big Data Restricciones distribuidas Algoritmo de inferencia Gestión administrativa
• Subjects:Big Data Distributed constraints Inference algorithm Administrative management
• Palabras claves:Emisión acústica; Refractarios; Parámetros; Procesamiento de datos; Algoritmos de clasificación; Daño
• Keywords:Acoustic emission; Refractories; Parameters; Data processing; Classification algorithms; Damage