Diagnóstico de Procesos Industriales Mediante Predicción de Estados Funcionales con Inteligencia Artificial
DOI:
https://doi.org/10.22517/23447214.22191Palabras clave:
clasificador difuso, diagnóstico, inteligencia artificial, red neuronal.Resumen
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.
Descargas
Descargas
-
Vistas(Views): 584
- PDF Descargas(Downloads): 396
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor y licencias
La revista es de acceso abierto gratuito y sus artículos se publican bajo la licencia Creative Commons Atribución/Reconocimiento-No Comercial-Compartir bajo los mismos términos 4.0 Internacional — CC BY-NC-SA 4.0.
Los autores de un artículo aceptado para publicación cederán la totalidad de los derechos patrimoniales a la Universidad Tecnológica de Pereira de manera gratuita, teniendo en cuenta lo siguiente: En caso de que el trabajo presentado sea aprobado para su publicación, los autores deben autorizar de manera ilimitada en el tiempo, a la revista para que pueda reproducirlo, editarlo, distribuirlo, exhibirlo y comunicarlo en cualquier lugar, ya sea por medios impresos, electrónicos, bases de datos, repositorios, discos ópticos, Internet o cualquier otro medio requerido.
Los cedentes mediante contrato CESIÓN DE DERECHOS PATRIMONIALES declaran que todo el material que forma parte del artículo está totalmente libre de derechos de autor de terceros y, por lo tanto, se hacen responsables de cualquier litigio o reclamación relacionada o reclamación relacionada con derechos de propiedad intelectual, exonerando de toda responsabilidad a la Universidad Tecnológica de Pereira (entidad editora) y a su revista Scientia et Technica. De igual forma, los autores aceptan que el trabajo que se presenta sea distribuido en acceso abierto gratuito, resguardando los derechos de autor bajo la licencia Creative Commons Atribución/Reconocimiento-No Comercial- Compartir bajo los mismos términos 4.0 Internacional — CC BY-NC-SA 4.0.
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
A los autores, la revista Scientia et Technica tiene la obligación de respetarle los derechos morales (artículo 30 de la Ley 23 de 1982 del Gobierno Colombiano) que se les debe reconocen a estos la paternidad de la obra, el derecho a la integridad y el derecho de divulgación. Estos no se pueden ceder ni renunciar.