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Diagnóstico de Procesos Industriales Mediante Predicción de Estados Funcionales con Inteligencia Artificial

Authors :
López Lezama, Jesús María
López Lezama, Jesús María
Source :
Scientia et Technica; Vol 24 No 4 (2019); 573-580; Scientia et Technica; Vol. 24 Núm. 4 (2019); 573-580; 2344-7214; 0122-1701
Publication Year :
2019

Abstract

Este artículo presenta el diseño de una estrategia inteligente, para el diagnóstico automático de procesos industriales mediante la predicción con Redes Neuronales Artificiales (RNAs) y clasificación difusa. Para diseñar la estrategia de diagnóstico se utilizó información histórica del proceso. La clasificación fue implementada como herramienta para el agrupamiento difuso de patrones. Las RNAs de configuración multicapa fueron entrenadas para predecir los estados funcionales del proceso. Las salidas en la etapa de predicción son las entradas del clasificador. En el esquema de diagnóstico propuesto la estimación de los estados funcionales es presentada a los operarios de los procesos, como información futura para generar las acciones preventivas antes de la transición hacia un estado de falla. La estrategia propuesta fue implementada sobre un sistema de control convencional; y sobre un sistema de producción de aire medicinal.

Details

Database :
OAIster
Journal :
Scientia et Technica; Vol 24 No 4 (2019); 573-580; Scientia et Technica; Vol. 24 Núm. 4 (2019); 573-580; 2344-7214; 0122-1701
Notes :
application/pdf, Spanish
Publication Type :
Electronic Resource
Accession number :
edsoai.on1178666838
Document Type :
Electronic Resource