Detección de fallos dinámica y descentralizada basada en métodos de regresión

  1. A. Sánchez-Fernández 1
  2. M.J. Fuente 1
  3. G.I. Sainz-Palmero 1
  1. 1 Universidad de Valladolid
    info

    Universidad de Valladolid

    Valladolid, España

    ROR https://ror.org/01fvbaw18

Book:
XXXIX Jornadas de Automática: actas. Badajoz, 5-7 de septiembre de 2018
  1. Inés Tejado Balsera (coord.)
  2. Emiliano Pérez Hernández (coord.)
  3. Antonio José Calderón Godoy (coord.)
  4. Isaías González Pérez (coord.)
  5. Pilar Merchán García (coord.)
  6. Jesús Lozano Rogado (coord.)
  7. Santiago Salamanca Miño (coord.)
  8. Blas M. Vinagre Jara (coord.)

Publisher: Universidad de Extremadura

ISBN: 978-84-9749-756-5,  978-84-09-04460-3

Year of publication: 2018

Pages: 554-561

Congress: Jornadas de Automática (39. 2018. Badajoz)

Type: Conference paper

DOI: 10.17979/SPUDC.9788497497565.0554 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openRUC editor

Abstract

Este artículo propone un método de detección de fallos dinámico y descentralizado. Para hacer la detección de los fallos descentralizada, la planta se divide en bloques de variables que compartan algún tipo de correlación usando métodos de regresión. En cada grupo se incorpora un método de detección de fallos dinámico, en concreto el método DPCA: Análisis de componentes principales dinámico, cuyos resultados son fusionados por un procesador central, utilizando el Criterio de Inferencia Bayesiano (BIC), devolviendo un resultado global. Esta propuesta ha sido aplicada sobre un modelo de planta industrial ampliamente utilizado y comparado con el DPCA centralizado para verficar su efectividad.

Data source: Dialnet