Monitoreo Estadístico Multivariado Inferencial

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

Buenos Aires

Congreso; XXII Congreso Argentino de Control Automático – AADECA 2010; 2010

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 T^2 en el espacio latente (Tt^2) y del estadístico SPEX en el espacio residual. Para encontrar la descomposición de Tt^2 se 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 Tt^2 y 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 Tt^2 en el espacio latente y Tx^2 en el espacio original. A través de un ejemplo numérico se ilustran las propiedades de las técnicas propuestas.