Diagnóstico de fallas con redes neuronales. Parte II: Reconocimiento de flujos
Fuente:
Redalyc
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Sprache: | es |
| Veröffentlicht: |
Universidad Nacional de Colombia
2007
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| _version_ | 1876467340350062592 |
|---|---|
| author | Enrique Eduardo Tarifa |
| author_facet | Enrique Eduardo Tarifa |
| contents | Diagnóstico de fallas con redes neuronales. Parte II: Reconocimiento de flujos Enrique Eduardo Tarifa Sergio Luis Martínez Ingeniería optimización redes neuronales tolerancia al ruido diagnóstico de fallas reconocimiento de flujos En el presente trabajo el sistema de diagnóstico presentado en la parte I es modificado para supervisar procesosque evolucionan en forma compleja ante la presencia de fallas. Al igual que en la Parte I, se considera quecuando una falla afecta a un proceso, cada variable evoluciona siguiendo una trayectoria. Sin embargo, estavez dicha trayectoria no es única, sino que pertenece a un conjunto de infinitas trayectorias posibles denominadoflujo. Cada falla tiene asociado un flujo particular para cada variable. Entonces, en un proceso afectado poruna falla, el problema del diagnóstico de fallas se traduce a reconocer, para todas las variables, a cuál flujopertenece la trayectoria que está siendo observada. Al identificar los flujos se habrá identificado la falla quelos provoca. Modelado el diagnóstico de fallas como un problema de reconocimiento de flujos, se realizó undesarrollo teórico que culminó con la definición tanto de la estructura como del método de entrenamiento delas redes neuronales empleadas por el nuevo sistema de diagnóstico. En las pruebas hechas, el nuevo sistemade diagnóstico presentó muy buen comportamiento, siendo el diagnóstico exacto, de alta resolución y establefrente al ruido. Finalmente, la teoría desarrollada también indica cómo deben ser escaladas las redes parasupervisar procesos de mayor complejidad. 2007 artículo científico 0120-5609 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=64327210 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=643 Ingeniería e Investigación application/pdf Universidad Nacional de Colombia Ingeniería e Investigación (Colombia) Num.2 Vol.27 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_64327210 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Universidad Nacional de Colombia |
| spellingShingle | Diagnóstico de fallas con redes neuronales. Parte II: Reconocimiento de flujos Enrique Eduardo Tarifa Ingeniería optimización redes neuronales tolerancia al ruido diagnóstico de fallas reconocimiento de flujos Diagnóstico de fallas con redes neuronales. Parte II: Reconocimiento de flujos Enrique Eduardo Tarifa Sergio Luis Martínez Ingeniería optimización redes neuronales tolerancia al ruido diagnóstico de fallas reconocimiento de flujos En el presente trabajo el sistema de diagnóstico presentado en la parte I es modificado para supervisar procesosque evolucionan en forma compleja ante la presencia de fallas. Al igual que en la Parte I, se considera quecuando una falla afecta a un proceso, cada variable evoluciona siguiendo una trayectoria. Sin embargo, estavez dicha trayectoria no es única, sino que pertenece a un conjunto de infinitas trayectorias posibles denominadoflujo. Cada falla tiene asociado un flujo particular para cada variable. Entonces, en un proceso afectado poruna falla, el problema del diagnóstico de fallas se traduce a reconocer, para todas las variables, a cuál flujopertenece la trayectoria que está siendo observada. Al identificar los flujos se habrá identificado la falla quelos provoca. Modelado el diagnóstico de fallas como un problema de reconocimiento de flujos, se realizó undesarrollo teórico que culminó con la definición tanto de la estructura como del método de entrenamiento delas redes neuronales empleadas por el nuevo sistema de diagnóstico. En las pruebas hechas, el nuevo sistemade diagnóstico presentó muy buen comportamiento, siendo el diagnóstico exacto, de alta resolución y establefrente al ruido. Finalmente, la teoría desarrollada también indica cómo deben ser escaladas las redes parasupervisar procesos de mayor complejidad. 2007 artículo científico 0120-5609 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=64327210 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=643 Ingeniería e Investigación application/pdf Universidad Nacional de Colombia Ingeniería e Investigación (Colombia) Num.2 Vol.27 |
| title | Diagnóstico de fallas con redes neuronales. Parte II: Reconocimiento de flujos |
| topic | Ingeniería optimización redes neuronales tolerancia al ruido diagnóstico de fallas reconocimiento de flujos |
| url | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=64327210 |