Diagnóstico de procesos industriales basado en predicción de estados funcionales con inteligencia artificial para el control y la programación de mantenimiento
RESUMEN: En este trabajo se 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...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión borrador |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Colombia |
| Institución: | Universidad de Antioquia |
| Repositorio: | Repositorio UdeA |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/11960 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10495/11960 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Maintenance Mantenimiento Redes neuronales (computadores) Neural networks (Computer science) Diagnóstico Diagnosis Inteligencia artificial Artificial intelligence Clasificador difuso Red neuronal http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_2238 http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_27064 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept9776 |
| Sumario: | RESUMEN: En este trabajo se 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 clases fueron analizadas por el experto del proceso para generar estados funcionales. 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 los estados funcionales serán utilizados para generar las acciones preventivas antes de la transición hacia un estado de falla. La inteligencia artificial se presenta como una alternativa que al ser combinada con la ingeniería de mantenimiento permitirá el diseño de sistemas complejos y eficientes para programar acciones de tipo preventivas y predictivas sobre las máquinas en la industria. La estrategia propuesta fue implementada sobre un sistema de control convencional para la conmutación de los parámetros de control y la predicción de fallas; y sobre un sistema de producción de aire medicinal para la programación de acciones de manteniendo a partir de la predicción de estados funcionales. |
|---|