{"id":3445,"date":"2025-02-13T11:41:43","date_gmt":"2025-02-13T14:41:43","guid":{"rendered":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/?page_id=3445"},"modified":"2025-02-13T13:37:09","modified_gmt":"2025-02-13T16:37:09","slug":"publicaciones","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/es\/publicaciones\/","title":{"rendered":"Publicaciones"},"content":{"rendered":"\t\t
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En esta p\u00e1gina presentamos s\u00f3lo algunas de las publicaciones m\u00e1s relevantes producidas por el Laboratorio de Confiabilidad de la USP. Para acceder a la lista completa de nuestros trabajos cient\u00edficos, visite nuestras p\u00e1ginas de la facultad en ResearchGate, donde encontrar\u00e1 todas las contribuciones del laboratorio en detalle.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Reliability Analysis and Asset Management of Engineering Systems<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado por Elsevier en 2022, este libro re\u00fane contribuciones de investigadores del Laboratorio de Confiabilidad de la USP para abordar los desaf\u00edos y soluciones m\u00e1s recientes en el \u00e1rea de an\u00e1lisis de confiabilidad y gesti\u00f3n de activos en sistemas de ingenier\u00eda. El trabajo ofrece un enfoque completo y detallado, integrando conceptos fundamentales y m\u00e9todos avanzados para el diagn\u00f3stico de fallas, pron\u00f3stico, evaluaci\u00f3n de riesgos y planificaci\u00f3n del mantenimiento, con un enfoque en la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica en sistemas industriales complejos.<\/p>

Con cap\u00edtulos que exploran todo, desde los fundamentos de la confiabilidad hasta ejemplos reales de aplicaciones en sectores como la energ\u00eda y el transporte, el libro destaca el uso de la inteligencia artificial y otras tecnolog\u00edas emergentes para mejorar la seguridad, la eficiencia y la disponibilidad de los sistemas de ingenier\u00eda.<\/p>

Dirigida a ingenieros, investigadores y administradores de activos, esta publicaci\u00f3n sirve como una referencia esencial para quienes buscan alinear la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y las mejores pr\u00e1cticas en confiabilidad, contribuyendo a la transformaci\u00f3n digital y la sostenibilidad en la industria moderna.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1016\/C2020-0-00478-0<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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A Framework to Automate Fault Detection and Diagnosis Based on MWPCA and BN<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado en la revista Reliability Engineering and System Safety en 2021, este art\u00edculo presenta un marco h\u00edbrido para automatizar la detecci\u00f3n y el diagn\u00f3stico de fallas en sistemas complejos. Utilizando el an\u00e1lisis de componentes principales de ventana m\u00f3vil (MWPCA) y redes bayesianas (BN), el m\u00e9todo combina datos hist\u00f3ricos y monitoreo en tiempo real para detectar y diagnosticar fallas, incluso en sistemas din\u00e1micos o con datos limitados.<\/p>

El estudio valida la metodolog\u00eda con un modelo simplificado de hidrogenerador, demostrando su eficacia para identificar fallos incipientes y su capacidad para apoyar la gesti\u00f3n del mantenimiento basado en la condici\u00f3n. Este trabajo destaca la importancia de los enfoques h\u00edbridos para avanzar en estrategias de mantenimiento predictivo, contribuyendo a mejorar la confiabilidad y reducir los costos operativos en industrias estrat\u00e9gicas.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.ress.2021.107837<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Reliability and Risk Centered Maintenance: A Novel Method for Supporting Maintenance Management<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado en la revista Applied Sciences en 2023, este art\u00edculo presenta un m\u00e9todo innovador que integra estrategias de mantenimiento centrado en confiabilidad (RCM) y mantenimiento basado en riesgos (RBM). La propuesta, denominada Mantenimiento Centrado en Confiabilidad y Riesgo (RRCM), adapta los m\u00e9todos tradicionales para incorporar la evaluaci\u00f3n de riesgos en la planificaci\u00f3n del mantenimiento, permitiendo la creaci\u00f3n de planes que equilibren confiabilidad, costo y seguridad operacional.<\/p>

La efectividad del m\u00e9todo qued\u00f3 demostrada en un caso de estudio aplicado a una central hidroel\u00e9ctrica, destacando su capacidad para priorizar fallas cr\u00edticas, reducir riesgos y optimizar la gesti\u00f3n de activos. Este trabajo contribuye significativamente a la evoluci\u00f3n de las pr\u00e1cticas de mantenimiento, combinando tecnolog\u00eda y gesti\u00f3n estrat\u00e9gica para enfrentar los desaf\u00edos de la creciente complejidad de los sistemas industriales.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.3390\/app131910605<\/span><\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Criticality-Based Maintenance of a Coal-Fired Power Plant<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado en la revista Energy en 2018, este art\u00edculo presenta un m\u00e9todo innovador para identificar los componentes m\u00e1s cr\u00edticos de los sistemas industriales, con el objetivo de priorizar las acciones de mantenimiento. Utilizando t\u00e9cnicas de an\u00e1lisis de confiabilidad y riesgos, el m\u00e9todo integra herramientas para evaluar fallas e impacto operacional, contribuyendo a mejorar la disponibilidad y seguridad de las plantas industriales.<\/p>

El estudio se aplic\u00f3 al sistema de desulfurizaci\u00f3n de gas de una central el\u00e9ctrica a carb\u00f3n, demostrando la eficacia de la metodolog\u00eda para reducir riesgos y optimizar la gesti\u00f3n de activos. Este trabajo destaca la importancia de los enfoques basados \u200b\u200ben la confiabilidad para mejorar la eficiencia y la sostenibilidad de operaciones industriales complejas.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.energy.2018.01.048<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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A Framework for Planning Underwater Hull Inspections Based on Computer Vision and Degradation Assessment<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado en la revista Ocean Engineering en 2025, este art\u00edculo presenta un marco innovador para planificar inspecciones submarinas de cascos de buques. La propuesta combina visi\u00f3n artificial y evaluaci\u00f3n de la degradaci\u00f3n para identificar y cuantificar fallas, como corrosi\u00f3n y grietas, utilizando t\u00e9cnicas avanzadas de aprendizaje autom\u00e1tico. El marco incluye procesos para detectar la degradaci\u00f3n, evaluar el estado estructural y respaldar la toma de decisiones de mantenimiento en funci\u00f3n de la vida \u00fatil restante estimada (RUL).<\/p>

El estudio destaca la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica de esta metodolog\u00eda en un escenario de unidad flotante de producci\u00f3n, almacenamiento y descarga (FPSO), demostrando su eficacia para mejorar la precisi\u00f3n y seguridad de las inspecciones submarinas. Este enfoque representa un avance significativo en la gesti\u00f3n de la integridad estructural, reduciendo la necesidad de inspecciones manuales y mejorando la planificaci\u00f3n del mantenimiento en funci\u00f3n del estado real del equipo.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.oceaneng.2024.120053<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Improving Centralized Offshore Power Generation Design With Petri Net-Based Availability and Reliability Analysis<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado en el ASCE-ASME Journal of Risk and Uncertainty in Engineering Systems, Part B: Mechanical Engineering, en 2024, este art\u00edculo presenta un an\u00e1lisis detallado de la confiabilidad y disponibilidad de los sistemas centralizados de generaci\u00f3n de energ\u00eda en alta mar, conocidos como Power Hubs. Utilizando redes de Petri estoc\u00e1sticas generalizadas (GSPN), el estudio eval\u00faa diferentes configuraciones operativas de estos sistemas, compar\u00e1ndolas con enfoques tradicionales de generaci\u00f3n de energ\u00eda de plataforma.<\/p>

Los resultados muestran que, dependiendo de la configuraci\u00f3n, los Power Hubs pueden alcanzar una disponibilidad promedio cercana al 100%, incluso en per\u00edodos de alta demanda de producci\u00f3n de petr\u00f3leo y gas. El art\u00edculo contribuye significativamente a la literatura al ofrecer un enfoque que equilibra la eficiencia energ\u00e9tica, la reducci\u00f3n de las emisiones de CO2 y la confiabilidad operativa, presentando una soluci\u00f3n prometedora para la sostenibilidad y el rendimiento de las operaciones offshore.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1115\/1.4063394<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Semi-Supervised Framework with Autoencoder-Based Neural Networks for Fault Prognosis<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado en la revista Sensors en 2022, este art\u00edculo presenta un marco semisupervisado para la detecci\u00f3n y pron\u00f3stico de fallas utilizando redes neuronales basadas en autocodificadores. El enfoque se destaca por tratar con datos industriales desequilibrados, permitiendo la identificaci\u00f3n de patrones desconocidos y la predicci\u00f3n de fallas con mayor confiabilidad, incluso en escenarios con poco etiquetado manual de datos.<\/p>

El estudio valida el m\u00e9todo con datos del simulador CMAPSS, ampliamente utilizado en la industria aeroespacial, demostrando su efectividad en la identificaci\u00f3n temprana de fallas y la predicci\u00f3n de la vida \u00fatil restante (RUL). Este trabajo contribuye al avance de las estrategias de mantenimiento predictivo, ofreciendo una soluci\u00f3n robusta y escalable para aplicaciones industriales complejas.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.3390\/s22249738<\/span><\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Comparing PCA-Based Fault Detection Methods for Dynamic Processes with Correlated and Non-Gaussian Variables<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Publicado en la revista Expert Systems with Applications en 2022, este art\u00edculo investiga m\u00e9todos de detecci\u00f3n de fallas basados \u200b\u200ben el an\u00e1lisis de componentes principales (PCA) aplicado a procesos din\u00e1micos con variables correlacionadas y no gaussianas. El estudio compara tres enfoques adaptativos, incluidas dos metodolog\u00edas innovadoras que abordan datos no estacionarios y autocorrelacionados.<\/p>

Los resultados resaltan la efectividad de estos enfoques en la detecci\u00f3n temprana de fallas en sistemas din\u00e1micos y la influencia de las caracter\u00edsticas de las fallas en el desempe\u00f1o de los m\u00e9todos. Este trabajo proporciona un an\u00e1lisis cuidadoso sobre la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas estad\u00edsticas multivariadas en escenarios industriales complejos, contribuyendo al avance de las estrategias de mantenimiento predictivo y gesti\u00f3n de activos.<\/p>

https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.eswa.2022.117989<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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PUBLICACIONES DEL RELAB En esta p\u00e1gina presentamos s\u00f3lo algunas de las publicaciones m\u00e1s relevantes producidas por el Laboratorio de Confiabilidad de la USP. Para acceder a la lista completa de nuestros trabajos cient\u00edficos, visite nuestras p\u00e1ginas de la facultad en ResearchGate, donde encontrar\u00e1 todas las contribuciones del laboratorio en detalle. Reliability Analysis and Asset Management […]<\/p>\n","protected":false},"author":24311,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"elementor_header_footer","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"class_list":["post-3445","page","type-page","status-publish","hentry","entry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3445","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/users\/24311"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3445"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3445\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3482,"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/3445\/revisions\/3482"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/sites.usp.br\/relab\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3445"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}