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Estudio comparativo de clasificadores empleados en el diagnóstico de fallos de sistemas industriales // A comparative study of clasification methods used in the fault diagnosis of industrial systems

By José Bernal-de Lázaro, Alberto Prieto-Moreno, Orestes Llanes-Santiago and Emilio García-Moreno

Abstract

<p>En este artículo se presenta un estudio comparativo del desempeño de cuatro de las técnicas de<br />clasificación más usadas para el diagnóstico de fallos en procesos industriales. Dentro de las<br />técnicas seleccionadas se encuentran los clasificadores Vecinos más Cercanos (VMC), Mínimos<br />Cuadrados Parciales (MCP), Redes Neuronales Artificiales (RNA) y Máquinas de Soporte Vectorial<br />(MSV). El estudio comparativo se realiza con el objetivo de determinar las técnicas con mayor<br />capacidad para clasificar de forma correcta los patrones que identifican fallos en procesos<br />industriales a partir de los datos históricos provenientes de los mismos. Para el estudio se utilizaron<br />los datos obtenidos de la simulación del modelo del proceso industrial Tennessee Eastman. La<br />comparación permitió comprobar cómo la capacidad de generalización de las técnicas de<br />clasificación se incrementa con el aumento de la complejidad en los clasificadores sin que esto<br />implique necesariamente un mayor esfuerzo computacional en el diagnóstico.<br />Palabras claves: procesos industriales, diagnóstico de fallos, mantenimiento industrial, máquinas de<br />soporte vectorial, redes neuronales artificiales, mínimos cuadrados parciales, vecinos más cercanos.</p><p>_________________________________________________________________________</p><p>This paper, presents a comparative study of the performance of four classification techniques very<br />used in fault diagnosis of industrial processes. The selected techniques were: k-Nearest neighbor (k-<br />NN), Partial least-squares (PLS), Artificial Neuronal Networks (ANN) and Support Vector Machines<br />(SVM). The comparison is based in the classification capacity of the historical data and the<br />generalization using new observations. The four techniques are applied to historical data of the<br />known benchmark Tennessee Eastman industrial process. The comparison permitted to prove as the<br />generalization capacity of the classification techniques grow with the complexity of classifiers without<br />to increase the computational effort in the fault diagnosis.<br />Key words: industrial process, fault diagnosis, industrial maintenance, support vector machines, artificial<br />neural networks, partial least-squares, k-nearest neighbor method.</p

Topics: Mechanical engineering and machinery, TJ1-1570
Publisher: Instituto Superior Politécnico José Antonio Echeverría - Cujae
Year: 2011
OAI identifier: oai:doaj.org/article:e6059d96fb3b411098134123082242bb
Journal:
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