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Artículo

Fault Diagnosis by Multisensor Data: A Data-Driven Approach Based on Spectral Clustering and Pairwise ConstraintsDiagnóstico de fallas a través de datos de multisensores: enfoque en datos basados en agrupamiento espectral y restricciones por pares

Resumen

El enfoque de este estudio aborda el agrupamiento basado en selección de características de datos de multisensores en un espacio de gran dimensión. Los algoritmos de agrupamiento espectral son una estrategia eficiente para el procesamiento de señales a través del agrupamiento de datos muestreados por los sistemas multisensores para diagnóstico de fallas. Dicha eficiencia se basa en la construcción e integración de una matriz de afinidad que muestra la similitud por pares de los puntos de datos. Así, el agrupamiento es obtenido a través de la descomposición espectral del gráfico de Laplacian. Los autores proponen un enfoque para mejorar el agrupamiento espectral, el cual permite una mayor eficiencia en la identificación de escenarios de falla.

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