Scientia et technica

Diagnóstico de Procesos Industriales Mediante Predicción de Estados Funcionales con Inteligencia Artificial

Jesús María López Lezama

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.


Palabras clave


clasificador difuso, diagnóstico, inteligencia artificial, red neuronal.

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DOI: http://dx.doi.org/10.22517/23447214.22191

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