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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47723

    Título
    Métodos de detección y diagnóstico de fallos mediante aproximaciones distribuidas: modelos, métodos y computación
    Autor
    Sánchez Fernández, Álvar
    Director o Tutor
    Fuente Aparicio, María Jesús de laAutoridad UVA
    Sáinz Palmero, Gregorio IsmaelAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías IndustrialesAutoridad UVA
    Año del Documento
    2020
    Titulación
    Doctorado en Ingeniería Industrial
    Abstract
    En esta primera parte de la tesis se expone la motivación para realizar esta investigación en el área de la detección y diagnóstico de fallos. Se comienza exponiendo los conceptos básicos de la monitorización de procesos y de la detección y diagnóstico de fallos, así como los retos que se plantean en dicho campos. Partiendo de dichos retos, se detallan la motivación y los objetivos planteados para el desarrollo de esta tesis: la detección y el diagnóstico de fallos distribuido en plantas de gran tamaño. Por otro lado, se hace una revisión de los conceptos y métodos más destacados utilizados para la monitorización de plantas industriales, especialmente, las técnicas basadas en datos, que son la base para el trabajo desarrollado en esta tesis. Dentro de estos métodos se presentan alternativas para hacer tanto la detección como la identificación de los diferentes fallos. Realizando dichas tareas de forma centralizada así como de forma descentralizada. Además, se incluyen conceptos de métodos de toma de decisiones.
    Materias (normalizadas)
    Procesos industriales
    Sistemas automatizados de control de calidad
    Sistemas de control de producción
    Materias Unesco
    33 Ciencias Tecnológicas
    Departamento
    Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
    DOI
    10.35376/10324/47723
    Idioma
    spa
    URI
    https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47723
    Tipo de versión
    info:eu-repo/semantics/publishedVersion
    Derechos
    openAccess
    Collections
    • Tesis doctorales UVa [2430]
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    Nombre:
    TESIS-1843-210720.pdf
    Tamaño:
    2.637Mb
    Formato:
    Adobe PDF
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