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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Asociación Española para la Inteligencia Artificial
2001
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92551405 |
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Table of Contents:
- Diagnosis basada en modelos polinómicos usando técnicas simbólicas R. M. Gasca M. Toro J. A. Ortega Ingeniería La detección y diagnosis del funcionamiento anómalo de mecanismos son importantes debido a lasactuales demandas económicas y medio ambientales que las empresas requieren para permanecer enlos mercados competitivos. Esto hace que sea un campo muy activo de investigación. En las últimasdécadas este proceso de diagnosis se ha basado principalmente en modelos, pues se parte de unmodelo explícito del sistema a diagnosticar y a partir de él se razona sobre la identificación de lossubsistemas capaces de generar fallos. Muchos modelos usados en ingeniería presentan casi siemprerestricciones polinómicas. Para automatizar y mejorar la diagnosis de estos sistemas, proponemos unaaproximación que de forma simbólica detecta los posibles conflictos fuera de línea. Esta aproximaciónusa las bases de Gröbner, para generar un nuevo modelo más simple a partir de la estructura ycomportamiento del modelo original. Primero, se eliminan las variables no observables y obtenemos lasrestricciones de los diferentes conjuntos de componentes. Después se construye una red de posiblesconjuntos conflictivos mínimos, que tienen estas restricciones polinómicas en los nodos y proponemosuna metodología que está compuesta por un algoritmo que evita la reevaluación de las restriccionesprevias. A partir de aquí se puede obtener la diagnosis mínima. Los resultados obtenidos son similares alos mostrados en la bibliografía, pero se generan de manera automática a partir de herramientassimbólicas. La aplicación de esta aproximación puede ser muy útil en la diagnosis a bordo 2001 artículo científico 1137-3601 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=92551405 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=925 Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial application/pdf Asociación Española para la Inteligencia Artificial Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial (España) Num.14 Vol.5