Adaptación Automática de Sensores Inferenciales. Un Enfoque Bayesiano

SANGOI, E.; SANSEVERINATTI, C.I.; CLEMENTI, L.A.; VEGA, J.R.

Santa Fe

Congreso; XXIV Congreso sobre Métodos Numéricos y sus Aplicaciones, Mecánica Computacional; 2019

Asociación Argentina de Mecánica Computacional - AMCA

Este trabajo propone una metodología basada en un enfoque estadístico Bayesiano para la adaptación automática de un sensor inferencial. A diferencia de los métodos clásicos, en esta propuesta se utiliza información estadística disponible (por ejemplo, el valor medio y el desvío estándar del error de predicción) para estimar el bias del sensor. La metodología propuesta se evaluó en base a simulaciones numéricas correspondientes al monitoreo en-línea de variables de calidad asociadas a un proceso continuo de síntesis de caucho estireno-butadieno. En particular, se estudió el desempeño del sensor inferencial en presencia de diferentes perturbaciones en las variables del proceso. Los resultados mostraron la eficiencia de la corrección Bayesiana del bias en comparación con las estrategias clásicas utilizadas.