Diagnóstico de fallas con redes neuronales. Parte II: Reconocimiento de flujos

ENRIQUE EDUARDO TARIFA; SERGIO LUIS MARTÍNEZ

Ingeniería e Investigación

Universidad Nacional de Colombia

Lugar: Bogotá; Año: 2007 vol. 27 p. 65 - 71

0120-5609

En el presente trabajo el sistema de diagnóstico presentado en la parte I es modificado para supervisar procesos que evolucionan en forma compleja ante la presencia de fallas. Al igual que en la Parte I, se considera que cuando una falla afecta a un proceso, cada variable evoluciona siguiendo una trayectoria. Sin embargo, esta vez dicha trayectoria no es única, sino que pertenece a un conjunto de infinitas trayectorias posibles denominado flujo. Cada falla tiene asociado un flujo particular para cada variable. Entonces, en un proceso afectado por una falla, el problema del diagnóstico de fallas se traduce a reconocer, para todas las variables, a cuál flujo pertenece la trayectoria que está siendo observada. Al identificar los flujos se habrá identificado la falla que los provoca. Modelado el diagnóstico de fallas como un problema de reconocimiento de flujos, se realizó un desarrollo teórico que culminó con la definición tanto de la estructura como del método de entrenamiento de las redes neuronales empleadas por el nuevo sistema de diagnóstico. En las pruebas hechas, el nuevo sistema de diagnóstico presentó muy buen comportamiento, siendo el diagnóstico exacto, de alta resolución y estable frente al ruido. Finalmente, la teoría desarrollada también indica cómo deben ser escaladas las redes para supervisar procesos de mayor complejidad.