Diseño de un Clasificador Difuso para el Establecimiento de los Estados Funcionales de un Sistema de Producción de Aire Medicinal

Abstract

ResumenEste artículo presenta el diseño de un clasificador difuso para establecer los estados funcionales de un sistema de producción de aire medicinal. La implementación de la lógica difusa en el clasificador permite que un objeto pueda pertenecer a múltiples clases, previamente definidas en la sintonización del clasificador. Para el diseño y sintonización del clasificador difuso se utilizó el histórico de datos del proceso y se hizo un pre-procesamiento de la información eliminando información redundante. Las clases obtenidas fueron sometidas a un análisis gráfico multivariable. La clasificación obtenida en el entrenamiento permitió identificar todos los estados funcionales útiles para el monitoreo del proceso. Todos los datos de prueba fueron clasificados acertadamente. El establecimiento de estados funcionales a partir de la clasificación difusa se presenta como una alternativa de la inteligencia artificial que permitirá en otra fase la programación de acciones en la ingeniería de mantenimiento a partir del diagnóstico en los procesos. Palabras clave: clasificador difuso; estados funcionales; producción de aire medicinal Design of a Fuzzy Classifier for Establishing the Functional States of a Medical Air Production System AbstractThis article presents the design of a fuzzy classifier to establish the functional states of a medical air production system. The implementation of fuzzy logic in the classifier allows an object to belong to multiple classes, previously defined, in the tuning of the classifier. For the design of the classifier, the process historical data was used and a pre-processing of the information was done by eliminating redundant information. The classes obtained were subjected to a multivariable graphical analysis. The classification obtained in the training allowed identifying all functional states useful for the monitoring of the process. All test data were accurately classified. The establishment of functional states based on the fuzzy classification is presented as an alternative of the use of artificial intelligence for the scheduling of actions in the maintenance engineering, from the diagnosis of the processes.

Diagnóstico de procesos industriales mediante predicción de estados funcionales con inteligencia artificial

“…En [10] se presenta una RNA jerárquica en la etapa de clasificación dentro de un esquema de monitoreo basado en condición, utilizado para la detección de fallas en rodamientos, mientras que en [11][12] la emisión acústica es utilizada para entrenar una RNA multicapa empleada en el diagnóstico de fallas en las válvulas de un motor de combustión interna. Al igual que en la lógica difusa, las RNA se utilizan como estrategias de agrupamiento y clasificación, permitiendo al experto del proceso definir estados de falla, estado intermedios y estados normales de funcionamiento dentro del diagnóstico automático [2]. Otros esquemas de diagnóstico han combinado varias estrategias de la IA.…”

“…Las MRNAs se pueden configurar para obtener la predicción ŷ k+m del comportamiento dinámico de la variable y, a partir del valor actual y k , y de las observaciones pasadas (regresores) de la variable (1); con posibilidad de incluir entradas exógenas en el modelo de predicción (2). Los modelos anteriores son conocidos como autorregresivos, los cuales, al ser combinados con las MRNAs, generan las estructuras de predicción no lineales MRNAs-NAR y MRNAs-NARX, respectivamente.…”

“…Durante la sintonización de estrategias inteligentes para el diagnóstico automático, se utiliza el conocimiento del experto humano del proceso. El aporte del operador permite crear una asociación cualitativa durante la extracción de características dinámicas del proceso [1][2].…”

“…Una de las alternativas a nivel mundial para la agrupación de rasgos en un sistema, es la clasificación mediante la implementación de la lógica difusa. En la clasificación difusa, un patrón puede pertenecer a más de una clase mediante un grado de pertenencia permitiendo manejar a su vez el concepto de incertidumbre [2]. Para completar el sistema, el operador dota…”

Modelado del Microclima de un Cultivo de Sandía ( Citrullus lanatus ) en la Sub-región Sabana del Departamento de Sucre, Colombia

“…El método heurístico utilizado para optimizar el controlador fue la sintonización de Ziegler-Nichols. Además, se utilizó un controlador difuso previamente configurado en base a reglas que estudiaron sus rendimientos (Ramírez, 2017;Rahangadale y Choudhary, 2011). Los modelos mencionados fueron trabajados y simulados en el software Matlab® y su herramienta Simulink®.…”