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Título
Estudio de técnicas de clasificación para detección y diagnostico de fallos
Director o Tutor
Año del Documento
2019
Titulación
Grado en Ingeniería Química
Resumen
En el presente trabajo se estudian diferentes técnicas de clasificación para diagnosticar fallos o
malfunciones que puede haber en diversos procesos industriales con el objetivo de tener un
seguimiento de la calidad, tanto del propio proceso como de los distintos productos fabricados.
Para poder llevar un estudio profundo y poder llegar a unas conclusiones solidas sobre los
distintos tipos de clasificadores primero se hace un estudio teórico sobre el estado del arte de
los clasificadores. En él se describe de manera teórica los clasificadores y los algoritmos de
clasificación de estos. En este trabajo se van a estudiar cinco tipos de clasificadores, redes
neuronales multicapa, redes neuronales probabilísticas, discriminante de Fischer, árboles de
decisión y por último máquinas de vectores soporte. Posteriormente, se realiza una simulación de
estos clasificadores con datos de fallo. Los datos de fallo son extraídos del conocido proceso
Tennessee Eastman (TEP), se analizan únicamente cuatro tipos de fallo (fallo 1, fallo 2, fallo 4 y
fallo 5). Una vez se ha realizado la simulación se comparan los resultados obtenidos con los
diferentes clasificadores y se hace un breve estudio sobre el trabajo futuro que se podría llevar a
cabo para en el futuro mejorar este trabajo.
Materias (normalizadas)
Redes neuronales (Informática)
Sistemas no lineales
Algoritmos
Departamento
Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Idioma
spa
Derechos
openAccess
Aparece en las colecciones
- Trabajos Fin de Grado UVa [28700]
Ficheros en el ítem
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