CIFASIS 20631
CENTRO INTERNACIONAL FRANCO ARGENTINO DE CIENCIAS DE LA INFORMACION Y DE SISTEMAS
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Clasificación de fallas mediante algoritmos de clustering en plantas químicas
Autor/es:
LUCAS NIETO DEGLIUOMINI; DAVID ZUMOFFEN; MARTA BASUALDO
Lugar:
Buenos Aires
Reunión:
Congreso; XXII Congreso Argentino de Control Automático.; 2010
Institución organizadora:
AADECA
Resumen:
En este trabajo se aborda el problema de realizar una clasificación eficiente de los grupos que caracterizan fallas típicas de una planta química de gran escala. Para ello se emplea el algoritmo de clustering k-means que posibilita la reducción del tamaño de los datos a analizar. Como caso de estudio se toma la planta Tennessee Eastman donde su estructura de control ha sido diseñada para optimizar el desempeño de sistemas monitoreo en línea. Se presentan los resultados para un gran número de fallas estudiadas.
