MONITOREO ESTADÍSTICO MULTIVARIADO INFERENCIAL

J.L. GODOY; J.R. VEGA; J.L. MARCHETTI

Bs. As.

Congreso; AADECA 2010 - XXIIº Congreso Argentino de Control Automático; 2010

AADECA

El objetivo de este trabajo es diseñar una estrategia de monitoreo estadístico multivariado para un proceso con variables de calidad no medibles en tiempo real, utilizando mediciones experimentales durante operaciones normales (o bajo control) y las respectivas mediciones de las entradas. Se presenta una estrategia inferencial para monitorear en línea la calidad de un proceso a través de las mediciones de entrada. Este enfoque se basa en una relación hallada entre estadísticos multivariados de entrada y de salida, teniendo en cuenta un modelo PLS que los vincula. La propuesta consiste en determinar un modelo PLS entre predictores (o entradas) colineales y respuestas (o salidas) colineales, y utilizarlo para detección de fallas del proceso o de sensores, y para identificación de la(s) variable(s) que señalan esta condición y para diagnóstico de la causa fuente (o tipo de falla) responsable del comportamiento no deseado (o anormal). La identificación y el diagnóstico son posibles gracias a la descomposición del estadístico T2 en el espacio latente (Tt2) y del estadístico SPEX en el espacio residual. Para encontrar la descomposición de Tt2se definieron previamente nuevas contribuciones de las variables originales a las latentes normalizadas. Esta presentación también proporciona una explicación sobre el significado de las contribuciones al Tt2y al SPEX. Debido a que el principal uso de las contribuciones es la aislación y diagnóstico de fallas, se analiza su utilidad en dichas tareas y se presenta un marco conciliador entre las descomposiciones de Tt2en el espacio latente y Tx2en el espacio original. A través de un ejemplo numérico se ilustran las propiedades de las técnicas propuestas.