Detección de fallos dinámica y descentralizada basada en métodos de regresión

Abstract

Este artículo propone un método de detección de fallos dinámico y descentralizado. Para hacer la detección de los fallos descentralizada, la planta se divide en bloques de variables que compartan algún tipo de correlación usando métodos de regresión. En cada grupo se incorpora un método de detección de fallos dinámico, en concreto el método DPCA: Análisis de componentes principales dinámico, cuyos resultados son fusionados por un procesador central, utilizando el Criterio de Inferencia Bayesiano (BIC), devolviendo un resultado global. Esta propuesta ha sido aplicada sobre un modelo de planta industrial ampliamente utilizado y comparado con el DPCA centralizado para verificar su efectividad.