[en] This work lays at the intersection of two disciplines, Machine Learning (ML) research and predictive maintenance of machinery. On the one hand, Machine Learning aims at detecting patterns in data gathered from phenomena which can be very different in nature. On the other hand, predictive maintenance of industrial machinery is the discipline which, based on the measurement of physical conditions of its internal components, assesses its present and near future condition in order to prevent fatal failures. In this work it is highlighted that these two disciplines can benefit from their synergy. Predictive maintenance is a challenge for Machine Learning algorithms due to the nature of data generated by rotating machinery: (a) each machine constitutes an new individual case so fault data is not available for model construction and (b) working conditions of the machine are changeable in many situations and affects captured data. Machine Learning can help predictive maintenance to: (a) cut plant costs though the automation of tedious periodic tasks which are carried out by experts and (b) reduce the probability of fatal damages in machinery due to the possibility of monitoring it more frequently at a modest cost increase. General purpose ML techniques able to deal with the aforementioned conditions are proposed. Also, its application to the specific field of predictive maintenance of rotating machinery based on vibration signature analysis is thoroughly treated. Since only normal state data is available to model the vibration captures of a machine, we are restricted to the use of anomaly detection algorithms, which will be one of the main blocks of this work. In addition, predictive maintenance also aims at assessing its state in the near future. The second main block of this work, on-line learning algorithms, will help us in this task. A novel on-line learning algorithm for a single layer neural network with a non-linear output function is proposed. In addition to the application to predictive maintenance, the proposed algorithm is able to continuously train a network in a one pattern at a time manner. If some conditions are hold, it analytically ensures to reach a global optimal model. As well as predictive maintenance, the proposed on-line learning algorithm can be applied to scenarios of stream data learning such as big data sets, changing contexts and distributed data. Some of the principles described in this work were introduced in a commercial software prototype, GIDASR ? . This software was developed and installed in real plants as part of the work of this thesis. The experiences in applying ML to fault detection with this software are also described and prove that the proposed methodology can be very effective. Fault detection experiments with simulated and real vibration data are also carried out and demonstrate the performance of the proposed techniques when applied to the problem of predictive maintenance of rotating machinery.

[gl] O presente traballo sitúase no ámbito de dúas disciplinas, a investigación en Aprendizaxe Computacional (AC) e o Mantemento Predictivo (MP) de maquinaria rotativa. Por unha banda, o AC estuda a problemática de detectar e clasificar patróns en conxuntos de datos extraídos de fenómenos de interese da máis variada natureza. Pola súa banda, o MP é a disciplina que, baseándose na monitorización de variables físicas dos seus compo˜nentes internos, encárgase de valorar as condicións destes tanto no momento presente como nun futuro próximo co fin último de previr roturas que poden resultar de fatais consecuencias. Neste traballo ponse de relevancia que ambas disciplinas poden beneficiarse da súa sinergia. O MP supón un reto para o AC debido á natureza dos datos xerados pola maquinaria: (a) as propiedades das medidas físicas recolleitas varían para cada máquina e, debido a que a monitorización debe comezar en condicións correctas, non contamos con datos de fallos para construír un modelo de comportamento e (b) as condicións de funcionamento das máquinas poden ser variables e afectar aos datos xerados por estas. O AC pode axudar ao MP a: (a) reducir custos a través da automatización de tarefas periódicas tediosas que te˜nen que ser realizadas por expertos no área e (b) reducir a probabilidade de grandes danos na maquinaria grazas á posibilidade de monitorizala cunha maior frecuencia sen elevar os custos sustancialmente. Neste traballo, propó˜nense algoritmos de AC de propósito xeral capaces de traballar nas condicións anteriores. Ademais, a súa aplicación específica ao campo do mantemento predictivo de maquinaria rotativa baseada na análise de vibracións estúdase en detalle aportando resultados para casos reais. Debido a contar só con datos en condicións de normalidade da maquinaria, estamos restrinxidos ao uso de técnicas de detección de anomalías. éste será un dos bloques principais do presente traballo. Por outra banda, o MP tamén intenta valorar si a maquinaria atoparase nun estado inaceptable nun futuro próximo. No segundo bloque do presente traballo preséntase un novo algoritmo de aprendizaxe en tempo real (on-line) que será de gran axuda nesta tarefa. Proponse un novo algoritmo de aprendizaxe on-line para unha rede neuronas monocapa con función de transferencia non lineal. Ademais da súa aplicación ao mantemento predictivo, o algoritmo proposto pode ser empregado en escenarios de aprendizaxe on-line como grandes conxuntos de datos, cambios de contexto ou datos distribuídos. Algunhas das ideas descritas neste traballo foron implantadas nun prototipo de software comercial, GIDASR ? . Este software foi desenvolvido e implantado en plantas reais polo autor deste traballo e as experiencias extraídas da súa aplicación tamén se describen no presente volume.