Nuevos paradigmas en el diagnóstico de fallos en sistemas industriales

Orestes Llanes-Santiago, Antônio José Silva Neto, Marcos Quiñones-Grueiro, Alberto S. Prieto Moreno, Adrián Rodríguez Ramos, José M. Bernal de Lázaro, Cristina Verde Rodarte, Lídice Camps Echevarría, José L. Verdegay Galdeano, Carlos Cruz Corona, Maibeth Sánchez Rivero, Diego Campos Knupp, Pedro Rivera Torres, Haroldo Fraga Campos Velho

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Resumen

Introducción. Para lograr elevados niveles de producción con calidad y con una utilización eficiente de la materia prima, las industrias deben tener instalados sistemas de diagnóstico de fallos procesando la información obtenida por los sistemas de adquisición de datos y control. El funcionamiento de estos sistemas se ve afectado por el ruido, la pérdida de información en los canales de comunicación, la presencia de fallos no conocidos para el sistema de diagnóstico y en el caso de los sistemas de múltiples modos de operación, por los fallos que se producen en las transiciones entre modos estacionarios ya que los métodos de diagnóstico desarrollados para estos modos donde las variables mantienen valores estacionarios no son satisfactorios para la transición. Métodos. En el presente trabajo se presentan un grupo de nuevos paradigmas con propuestas de soluciones a estas problemáticas utilizando de manera efectiva herramientas de agrupamiento, algoritmos híbridos, métodos Kernel, manejo de datos, imputación y otras provenientes de la inteligencia computacional. Las propuestas realizadas son validadas con problemas de pruebas que son casos de estudio establecidos en la literatura científica que representan procesos químicos, sistemas electromecánicos y redes urbanas de distribución de agua. Resultados. Muestran la efectividad de las mismas y la posibilidad de que puedan aplicarse a procesos de diferentes tipos muy importantes para nuestro país en sus perspectivas de desarrollo, ahorro y cuidado del medio ambiente.

Palabras clave

Diagnóstico de fallos, procesos químicos, sistemas electromecánicos, redes de distribución de agua, manejo de datos, agrupamiento


Copyright (c) 2022 Orestes Llanes-Santiago, Antônio José Silva Neto, Marcos Quiñones-Grueiro, Alberto S. Prieto Moreno, Adrián Rodríguez Ramos, José M. Bernal de Lázaro, Cristina Verde Rodarte, Lídice Camps Echevarría, José L. Verdegay Galdeano, Carlos Cruz Corona, Maibeth Sánchez Rivero, Diego Campos Knupp, Pedro Rivera Torres, Haroldo Fraga Campos Velho

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