Diagnóstico de procesos industriales basado en predicción de estados funcionales con inteligencia artificial para el control y la programación de mantenimiento

RESUMEN: En este trabajo se presenta el diseño de una estrategia inteligente, para el diagnóstico automático de procesos industriales mediante la predicción con Redes Neuronales Artificiales (RNAs) y clasificación difusa. Para diseñar la estrategia de diagnóstico se utilizó información histórica del proceso. La clasificación fue implementada como herramienta para el agrupamiento difuso de patrones. Las clases fueron analizadas por el experto del proceso para generar estados funcionales. Las RNAs de configuración multicapa fueron entrenadas para predecir los estados funcionales del proceso. Las salidas en la etapa de predicción son las entradas del clasificador. En el esquema de diagnóstico propuesto los estados funcionales serán utilizados para generar las acciones preventivas antes de la transición hacia un estado de falla. La inteligencia artificial se presenta como una alternativa que al ser combinada con la ingeniería de mantenimiento permitirá el diseño de sistemas complejos y eficientes para programar acciones de tipo preventivas y predictivas sobre las máquinas en la industria. La estrategia propuesta fue implementada sobre un sistema de control convencional para la conmutación de los parámetros de control y la predicción de fallas; y sobre un sistema de producción de aire medicinal para la programación de acciones de manteniendo a partir de la predicción de estados funcionales.ABSTRACT: In this work the design of an intelligent strategy for the automatic diagnosis of processes by means of Artificial Neural Networks (ANNs) prediction and diffuse classification is presented. To design the diagnosis strategy, historical information of the process is used. The classification is implemented as a tool for the diffuse grouping of patterns. Classes are analyzed by the process expert to generate functional states. The ANNs of multilayer configuration was trained to predict the functional states of the process. The outputs in the prediction stage are the entries of the classifier. In the proposed diagnostic scheme, the functional states will be used to generate the preventive actions before the transition to a fault state. Artificial intelligence is presented as an alternative that, when combined with maintenance engineering, will allow the design of complex and efficient systems to program preventive and predictive actions on machines in organizations. The proposed strategy was implemented on a conventional control system for the commutation of the control parameters and the prediction of faults; and on a medicinal air production system for programming maintenance actions based on the prediction of functional states

Un enfoque de machine learning para la predicción de la calidad de tableros contrachapados

Dado el impacto que tiene en la productividad y en la reducción de costos, la toma de decisiones es uno de los aspectos más requeridos en la industria. En la fabricación de tableros, la calidad del producto es función de múltiples variables, especialmente de la variabilidad de la madera. Esta calidad depende, entre otros factores, de la adherencia entre chapas o resistencia a la tracción perpendicular. El objetivo principal de este estudio fue evaluar un enfoque de Machine Learning, esto es modelos de aprendizaje automático, que permitan predecir la adherencia bajo condiciones de operación industrial, en la etapa de encolado y pre-prensado. Las principales variables de control que determinan esta adherencia son los tiempos operacionales, la cantidad de adhesivo, las condiciones ambientales y la temperatura en la chapa.  Usando la metodología de analítica de datos Knowledge Discovery in Databases, se evaluaron algoritmos de Redes Neuronales Artificiales  y Máquina de Soporte Vectorial. Se obtuvieron buenos resultados al usar las funciones Relu y Sigmoid. La función Sigmoid entregó mejores resultados de acierto global (accuracy sobre el 66 %) y precisión en encontrar resultados correctos (casi 70 %). Al usar la función Relu se obtuvó un mejor recall (sobre el 74 %), lo que muestra su buena aptitud para identificar la realidad. Estos resultados muestran la viabilidad de usar inteligencia artificial en la predicción de procesos complejos. Muchos espacios de mejora se abren con un adecuado pretratamiento de las variables de proceso a objeto de obtener mejores resultados. El aporte de este trabajo radica en la definición de una metodología a ser usada en plantas industriales, en particular en la fabricación de tableros contrachapados, y en mostrar la factibilidad del uso de datos industriales y Machine Learning en la predicción de la calidad del producto

Implementación de una Red Neuronal para mejorar el pronóstico de la demanda de energía en la empresa BlueStar Energy Services Inc.

Trata de predecir la demanda de electricidad en la empresa BlueStar Energy Services Inc. con la mayor precisión posible, para poder disminuir las pérdidas que producen el sobre abastecimiento de electricidad, así como la falta de abastecimiento. Cuando la empresa se sobre abastece de energía que no logra vender, tiene pérdidas debido a que la energía eléctrica no puede almacenarse para poder ser vendida con posterioridad. En caso contrario si se produce una falta de abastecimiento, esto traería graves consecuencias para la empresa puesto que no podría satisfacer la demanda de energía eléctrica hecha por sus clientes, y con el fin de subsanar estos inconvenientes tendría que comprar la energía eléctrica a un precio mayor lo cual también acarrearía pérdidas para la empresa. La metodología propuesta para lograr predecir con mayor exactitud la demanda de energía eléctrica es la construcción de una red neuronal, tomando en cuenta factores que afectan el consumo de electricidad, logrando así un mejor pronóstico, que con los modelos de predicción tradicionales .Para esto hemos considerado diversos factores que influyen en el consumo de electricidad por parte de los clientes de la empresa, siendo los factores meteorológicos uno de los más importantes. Asimismo siendo el uso de las redes neuronales un medio de predicción que ha dado importantes resultados en diferentes investigaciones, podría aplicarse también para la predicción de la demanda de energía eléctrica en la empresa BlueStar. Los resultados muestran que a través del uso de redes neuronales, se logró una mejor aproximación de la demanda futura. Entonces podemos concluir que las redes neuronales artificiales son más eficientes en la predicción frente a escenarios desconocidos.Trabajo de suficiencia profesiona

Metodología para el diseño y la implementación de sensores inferenciales basados en datos de proceso, desarrollados con redes neuronales artificiales, sistemas neuro-difusos y máquinas de vectores de soporte

El presente trabajo de tesis de maestría se desarrolló para el establecimiento de una metodología, que permita el diseño e implementación de sensores inferenciales basados en datos, bajo tres técnicas seleccionadas, por la creciente atención que vienen despertando en tareas de modelamiento y estimación de variables industriales. Las técnicas seleccionadas son las redes neuronales artificiales, las máquinas de vectores de soporte y los sistemas de inferencia neuro-difusa, que adicionalmente utilizan bases distintas para la solución del problema de regresión. Teniendo en cuenta lo anterior, se diseñaron 3 sensores inferenciales basados en estas técnicas, explorando las etapas necesarias para establecer una predicción de buen desempeño y por consiguiente diferentes técnicas para el preprocesamiento de los datos, selección de modelo y el entrenamiento y validación de las técnicas. Para llevar a cabo estas tareas se obtuvo el modelo matemático de una columna de destilación con el fin de acercar el entorno de simulación a datos con características típicas del ambiente industrial. Con el desarrollo de los 3 sensores inferenciales se estableció una metodología que puede ser aplicada en la industria y que desemboca en un desempeño adecuado para predecir variables de difícil o impráctica medición.Abstract: The present master's thesis work was developed for the establishment of a methodology, which allows the design and implementation of data-based inferential sensors, under three selected techniques. Due to the increasing attention they have been arousing in modeling and estimation of industrial variables. The techniques selected are artificial neural networks, support vector machines and neuro-diffuse inference systems, which additionally use different methods for the solution of the regression problem. Taking into account the above, 3 inferential sensors based on these techniques has been designed, by exploring the steps to establish a prediction of good performance and by means of different techniques for pre-processing of data, model selection and training of the techniques. To carry out these tasks, the mathematical model of a distillation column was obtained in order to bring the simulation environment closer to data with typical characteristics of the industrial environment. With the development of the 3 inferential sensors, a methodology was established that can be applied in the industry and that leads to adequate performance to predict variables of difficult or impractical measurement.Maestrí

Sistema integral bajo el enfoque de minería de datos y redes neuronales para la predicción y control de la contaminación atmosférica por PM10 en la Ciudad de Chimbote

La contaminación atmosférica es una amenaza aguda, constituye un fenómeno que tiene particular incidencia sobre la salud del hombre. Los cambios que se producen en la composición química de la atmosfera pueden cambiar el clima, producir lluvia ácida o destruir el ozono, fenómenos todos ellos de una gran importancia global. La Organización Mundial de la Salud (OMS) considerara la contaminación atmosférica como una de las más importantes prioridades mundiales. Chimbote; ha sido catalogada por la Dirección General de Salud Ambiental (DIGESA) como la tercera ciudad más contaminada en este país. Las principales fuentes de contaminación son fuentes fijas como la industria pesquera y siderúrgica. Los contaminantes que se han registrado como preocupantes son el monóxido de Azufre (SO2) y principalmente las Partículas Menores a 10 micrómetros (PM10). En la presente tesis doctoral se propone la implementación de un sistema integral, que permita realizar la predicción de la contaminación atmosférica por concentración del contaminante crítico PM10 para Chimbote, haciendo uso de redes neuronales y minería de datos.Tesi

Prototipo de un sistema de automatización y control de proceso industrial con algoritmo de redes neuronales para líneas de control de calidad

Documentar, desarrollar e implementar un sistema de control de calidad automatizado usando Redes Neuronales Convolucionales, para mejorar el proceso de clasificación en el control de calidad, aplicables en la industria guatemalteca. A su vez inculcar competencias de investigación, desarrollo de sistemas de visión por computadora a futuros ingenieros, así facilitar información a los estudiantes y diseñar una arquitectura de la Red Neuronal Convolucional para el proceso de control de calidad de limones

Monitoreo de la red eléctrica del Laboratorio de Máquinas de la Facultad de Informática y Electrónica aplicando inteligencia artificial.

El presente trabajo de titulación consistió en la aplicación de la Inteligencia Artificial aplicando al monitoreo del sistema eléctrico trifásico del laboratorio de máquinas eléctricas de la Facultad de Informática y Electrónica de la escuela de Ingeniería Electrónica en Control y Redes Industriales. Con este trabajo el usuario pudo determinar la demanda instantánea y una predicción de demanda futura. Se utilizó el método inductivo para recolectar información de los datos de cada una de las líneas del sistema trifásico, la programación y diseño para la adquisición de los datos y el método experimental para el desarrollo de programas de pruebas y corrección de errores en el funcionamiento de la predicción de la demanda del laboratorio. Este sistema de monitoreo consta de un dispositivo siemens sentron PAC3100 en el cual se pueden leer los datos que se obtienen en tiempo real de cada una de las líneas, estos datos se almacenan en una hoja de Excel, previamente se hizo un programa en labVIEW para obtener el almacenamiento de los datos, se configuró en el programa la comunicación modbus RS 485 para tener acceso a los datos leídos. Con los datos obtenidos del sistema trifásico, se procedió a determinar el tipo de inteligencia artificial que se aplicaría para su debida programación en Matlab, en este trabajo se aplicó una red neuronal donde también se definió tipo y forma de entrenamiento de la red neuronal, en el programa se determinaron las variables de entrada y salidas. En los resultados del entrenamiento de la red neuronal en Matlab se determinó mediante gráficas la posible predicción de la demanda de consumo energético que puede tener el laboratorio cuando esté con una hora clases, prácticas y examen. Se recomienda tener precaución para la determinación de las variables de entrada para la red neuronal y así poder ingresar los datos correctamente a los programas a utilizar.The present investigation is an artificial intelligence application to monitor a three-phase electric system of electric-machine laboratory at the Faculty of Computer Science and Electronics of the School of Industrial Networking and Control Engineering. With this work the user was able to determine the instantaneous demand and a future forecasting prediction. The inductive method was used to gather information from each of the three-phase system transmission lines, the programming and the design, whereas the experimental method was used to develop the test programs and error correction of the laboratory demand forecasting running. This monitoring system has a Siemens Sentron PAC3100 device-data stored in Excel and obtained in real time from each of the transmission lines can be read. Besides, a LabVIEW program was done previously to store data. Modbus RS 485 communication program was set up to have access data. Of the data gotten from the three-phase system, the type of artificial intelligence to be applied in the MATLAB program was determined. In this work, a neuronal network was applied and the type and the way of neuronal network training were defined. In the program the input and output variables were determined. In the neuronal network training results in Matlab, the probable forecasting of the energetic consumption demand the laboratory may have during classes, practices and exams, was determined using graphics display. We recommend to observe precautions determining the input variables for the neuronal network so that data can be entered data correctly in the programs to be used

Estado del arte del aprendizaje automático relacionado con la lógica difusa

La Inteligencia Artificial de relevante importancia actual, usa las teorías del Aprendizaje Automático y la Lógica Difusa. El aprendizaje Automático propone algoritmos para que las máquinas aprendan. La Lógica Difusa es una lógica polivalente que trata la incertidumbre. Ambas disciplinas han experimentado sendos desarrollos y existen ya tecnologías en la industria basadas en estos temas. El objetivo del presente estudio consistió en establecer el estado del arte de los algoritmos del Aprendizaje Automático relacionados con las propuestas difusas, haciendo un estudio bibliométrico de las investigaciones publicadas en las bases de datos bibliográficas y aplicando la metodología Revisión Sistemática. Como resultados se obtuvo datos que luego de analizarlos se concluye que hay preferencia por el uso de los algoritmos basados en Redes Neuronales, Redes Bayesianas, Arboles de decisión, algoritmos de clasificación, en ese orden y por el lado de la Lógica Difusa de prefiere usar las propuestas de los Conjuntos Difusos, funciones de membresía, Inferencia de Mandani, Inferencia de Sugeno también en ese orden. Los algoritmos de Redes Bayesianas son los que mas usan propuestas difusas, le sigue la Redes Neuronales y en menor proporción los algoritmos de Clasificación. Se recomienda volver a aplicar esta propuesta en un tiempo futuro para determinar el incremento en el uso de estas teorías. También se recomienda hacer un tratamiento axiomático formal de estos algoritmos para lograr herramientas software que automaticen su uso.Trabado de investigacio

Modelo para el pronóstico de la demanda de agua potable de EMAPA-I aplicando redes neuronales artificiales

Realizar el pronóstico de la demanda de agua potable en EMAPA-I aplicando Redes Neuronales Artificiales.En este trabajo se presenta una aplicación de un modelo de redes neuronales artificiales en el pronóstico de la demanda de agua potable de EMAPA-I, haciendo uso de la herramienta computacional Neural Network del Matlab. Teniendo en cuenta que en todo proceso de planificación, los pronósticos tienen un papel fundamental, siendo una de las premisas para planificar, organizar y controlar un conjunto de actividades o procesos, es importante señalar que se debe tener en cuenta en el desarrollo del modelo como por ejemplo el horizonte temporal del pronóstico para evaluar las variables que serán las entradas en el modelo ya sean dependientes como el volumen de consumo de agua de los años posteriores al pronóstico y los meses y años que son las variables independientes. El desarrollo del modelo llevó a obtener resultados como un Error Cuadrático Medio de 4,71 y un coeficiente de correlación del 0,98 que representa un alto nivel de confiabilidad del pronóstico en relación con el comportamiento de los valores reales que se ha contrastado con modelos estadísticos tradicionales, arrojando mejores resultados en cuanto a los criterios mencionados anteriormente. El pronóstico obtenido es importante en el estudio técnico y desarrollo de proyectos de la empresa, dicha información es de vital importancia para la empresa por la relación con los departamentos y la influencia del pronóstico en sus actividades

Aplicación de Redes Neuronales en controladores de baterías

Trabajo de final de Curso presentado al Instituto Latino-Americano de Tecnología, Infraestructura y Territorio de la Universidad Federal de Integración Latinoamericana, como requisito para obtener el título de Bachiller en Ingeniería de Energías. Orientador:Dr. Jorge Javier Gimenez Ledesma y Coorientador:Dr. Oswaldo Hideo Ando JuniorEl presente estudio tiene como objetivo aplicar el uso de redes neuronales artificiales, que tiene como una de sus aplicaciones operar como un aproximador universal de funciones, mapeando la relación funcional entre las variables de un sistema a partir de un conjunto conocido de valores muestreados. En este contexto, este trabajo aborda un método para predecir el estado de carga de las baterías utilizando técnicas de redes neuronales artificiales a través de una base de datos y modelos de la curva de carga de las baterías de cloruro de sodio y níquel; y así analizar el comportamiento del sistema de gestión de baterías, a través de los modelos encontrados en las curvas de salida. Así este estudio en principio presenta una breve introducción del mercado de energía, seguido de la justificativa y motivación que llevaron a desarrollar el mismo. En seguida, se presenta la metodología empleada, en el software MATLAB, paso a paso para la obtención de las curvas de carga. Seguido de una breve descripciones de los sistemas de almacenamiento de energía, baterías. Continuando con una descripción del sistema de gerenciamiento de baterías, funcionalidades y aplicaciones. Y por fin, una descripción de redes neuronales, clasificación arquitectura y aplicaciones en ingeniería; que, para el caso, el método propuestos utiliza una red neuronal artificial Perceptron multicapa, una arquitectura de avance (feedforward) con algoritmo de entrenamiento de retropropagación. Con todo esto, finalmente, los resultados indican la capacidad del método para indicar el estado de carga de la batería, así como el análisis de los errores estipulados. Concluyendo que, la configuración utilizada tiene un mejor rendimiento al ajustar el número de capas, y puede ser aplicado en otras baterías, como es el caso de la batería de litio; con los errores y percances encontrados a lo largo de este estudio se presenta algunos trabajos a futuro.The present study aims to apply the use of artificial neural networks, which has as one of its applications to operate as a universal approximator of functions, mapping the functional relationship between the variables of a system from a known set of sampled values. In this context, this work addresses a method to predict the state of charge of batteries using artificialneural network techniques through a database and models of the charge curve of batteries of sodium chloride and nickel; and thus analyze the behavior of the battery management system, through the models found in the output curves. Thus, this study in principle presents a brief introduction to the energy market, followed by the justification and motivation that led to its development. Next, the methodology used is presented, in the MATLAB software, step by step to obtain the load curves. Followed by a briefdescription of the energy storage systems, batteries. Continuing with a description of the battery management system, features and applications. And finally, a description of neural networks, architectural classification and applications in engineering; that, for that matter, the proposed method uses a multilayer Perceptron artificial neural network, a feedforward architecture with backpropagation training algorithm. With all this, finally, the results indicate the ability of the method to indicate the state of charge of the battery, as well as the analysis of the stipulated errors. Concluding that, the configuration used has a better performance when adjusting the number of layers, and can be applied in other batteries, as in the case of the lithium battery; With the errors and mishaps found throughout this study, some future work is presented.Fundação Parque Tecnológico de Itaipu - Laboratório Bateria