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Resumen Se presenta un enfoque novedoso para el análisis de datos de indicadores de nivel que combina una descomposición adaptativa en el dominio de Fourier con una red neuronal recurrente tipo Long Short Term Memory LSTM para mejorar la precisión y la robustez en aplicaciones industriales.
Descripción general El método aborda las limitaciones de las técnicas tradicionales que fallan en condiciones de alta interferencia y variación de propiedades del fluido. La propuesta adapta dinámicamente la ventana de análisis de Fourier mediante un algoritmo de windowing basado en wavelets que decide la resolución temporal y frecuencial óptima según las características locales de la señal. La representación espectral resultante se alimenta a una red LSTM que aprende dependencias temporales y predice con mayor fidelidad el nivel real del fluido.
Metodología técnica En la práctica la señal x t se analiza mediante una transformada de Fourier de corto tiempo STFT con una ventana w t calculada de forma adaptativa por una transformada wavelet. A partir de X f t se extraen características espectrales relevantes como frecuencias dominantes, energía en bandas y entropía espectral. Estas features constituyen la entrada x t de la LSTM que actualiza su estado oculto h t y produce la predicción y t del nivel. El entrenamiento optimiza los pesos mediante retropropagación en el tiempo minimizando el error medio cuadrático MSE.
Resultados experimentales Ensayos con datos sintéticos que simulan agua aceite y lodos y con registros reales de indicadores de nivel muestran una mejora media de precisión del 15% frente a técnicas tradicionales. Ejemplos de MSE observados fueron 0.05 para Fourier tradicional 0.043 para Fourier adaptativa y 0.037 para Fourier adaptativa más LSTM. Las pruebas de robustez indicaron tolerancia significativa a ruido gaussiano y a variaciones de densidad y viscosidad no vistas en el entrenamiento.
Verificación y robustez Se evaluaron distintas familias de wavelets como Daubechies Symlets y Coiflets observando un rendimiento consistente con la familia Daubechies en este dominio. La red LSTM fue ajustada mediante validación cruzada optimizando capas unidades ocultas y tasa de aprendizaje además de aplicar regularización L1 L2 y técnicas de dropout para evitar sobreajuste. La ejecución en bucle hardware in the loop demostró capacidad de respuesta en tiempo real adecuada para dispositivos embebidos.
Implementación industrial y beneficios La arquitectura es escalable y puede desplegarse en plataformas embebidas para monitorización y control en línea lo que favorece reducción de paradas no planificadas optimización del control de procesos y mejora de la seguridad. Casos de uso típicos incluyen plantas químicas plataformas de petróleo y depósitos de almacenamiento donde la precisión y la robustez frente al ruido son críticas.
Contribución diferencial y valor para el cliente A nivel técnico la principal aportación es la integración real y operativa de un esquema de windowing wavelet adaptativo con análisis frecuencial y modelado temporal mediante LSTM ofreciendo evidencia estadística de mejora de rendimiento y ejecución eficiente en entornos embebidos. Esto permite ofrecer soluciones de monitorización de nivel más fiables adaptadas a condiciones variables y exigencias industriales.
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