RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Mejora de la calidad de un proceso mediante la detección de anomalías basada en datos
A1 González Velázquez, Miguel
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
K1 Control estadístico de procesos
K1 Planta Tennessee Eastman
K1 3310.03 Procesos Industriales
K1 1203.06 Sistemas Automatizados de Control de Calidad
AB En este trabajo se exponen diferentes técnicas relacionadas con la calidad y lamonitorización de los procesos industriales. El uso de estas técnicas para ladetección y diagnóstico de fallos (FDD) basadas en datos se nutren del avancede la industria y la tecnología que permiten una recogida de información de losprocesos a gran escala. La nueva Industria 4.0, el big data, la utilización masivade sensores y el control distribuido en planta permiten la aplicación de estastécnicas. Primero, para el control estadístico de procesos se aplica la técnica deAnálisis de Componentes Principales (PCA) que nos permite detectar el estadode funcionamiento en un proceso industrial, y saber si su comportamiento esnormal o existen fallos o anomalías mediante técnicas estadísticas. Acontinuación, se pretende diagnosticar el fallo mediante técnicas deaprendizaje automático aplicando redes neuronales. El creciente auge de lainteligencia artificial permite el entrenamiento de algoritmos que son capacesde identificar situaciones anómalas gracias a la experiencia adquirida. Lastécnicas desarrolladas se aplican a la planta química que propone elbenchmark Tennessee Eastman Process (TEP) obtenido de la literaturacientífica, donde se simula el funcionamiento de la planta en 21 tipos de fallosdiferentes con los datos obtenidos para su funcionamiento normal y en estadode fallo. Se llevan a cabo simulaciones para las diferentes técnicasdesarrolladas para los diferentes fallos, y se comparan los resultados obtenidos.Finalmente se realiza un breve estudio del trabajo futuro que se podría llevar acabo para mejorar este trabajo.
YR 2020
FD 2020
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44650
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44650
LA spa
NO Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
DS UVaDOC
RD 17-jul-2024