Diagnóstico de Procesos Industriales Mediante Predicción de Estados Funcionales con Inteligencia Artificial
DOI:
https://doi.org/10.22517/23447214.22191Keywords:
clasificador difuso, diagnóstico, inteligencia artificial, red neuronal.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.
Downloads
Downloads
-
Vistas(Views): 640
- PDF (Español (España)) Descargas(Downloads): 442
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyrights
The journal is free open access. The papers are published under the Creative Commons Attribution / Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International - CC BY-NC-ND 4.0 license. For this reason, the author or authors of a manuscript accepted for publication will yield all the economic rights to the Universidad Tecnológica of Pereira free of charge, taking into account the following:
In the event that the submitted manuscript is accepted for publication, the authors must grant permission to the journal, in unlimited time, to reproduce, to edit, distribute, exhibit and publish anywhere, either by means printed, electronic, databases, repositories, optical discs, Internet or any other required medium. In all cases, the journal preserves the obligation to respect, the moral rights of the authors, contained in article 30 of Law 23 of 1982 of the Government Colombian.
The transferors using ASSIGNMENT OF PATRIMONIAL RIGHTS letter declare that all the material that is part of the article is entirely free of copyright. Therefore, the authors are responsible for any litigation or related claim to intellectual property rights. They exonerate of all responsibility to the Universidad Tecnológica of Pereira (publishing entity) and the Scientia et Technica journal. Likewise, the authors accept that the work presented will be distributed in free open access, safeguarding copyright under the Creative Commons Attribution / Recognition-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International - https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es license.