Autor: Ing. Florelva Rozo García

Director: Rocco Tarantino A.

RESUMEN

El proyecto de investigación propuesto se enmarca dentro de las áreas de trabajo de Detección y Diagnóstico de Fallas en Procesos Industriales, y propone un enfoque de Sistemas de Detección de fallas basado en Análisis de Componentes Principales (PCA).

Los modernos procesos industriales típicos en los entornos altamente automatizados poseen características tales como: elevado número de variables, enormes bases de datos sin explorar, ausencia de modelos precisos y globales, alta complejidad y correlación entre variables etc. Ante este escenario actualmente emergen metodologías basadas en la exploración de datos que buscan modelizar el comportamiento de los procesos multivariantes mediante el análisis de grandes bases de datos de proceso entre ellas el PCA; en nuestro caso el enfoque está dirigido al área de supervisión de procesos planteando dos retos fundamentales: la reducción de la dimensión del proceso con la menor pérdida de información y el uso de técnicas de visualización que permitan entender y monitorizar procesos complejos. El desarrollo de la investigación busca generar un conjunto de metodologías y algoritmos para realizar tareas de detección, identificación y diagnóstico de fallas en procesos industriales, que intenten facilitar la tarea de explotación de la información contenida en los datos históricos de proceso y aprovecharlos de manera que se produzca un impacto positivo en la operación del proceso.

Bibliografía