RT info:eu-repo/semantics/conferenceObject
T1 Operadores lingüísticos OWA-RIM para la diagnosis de fallos en plantas complejas
A1 Sánchez Fernández, Álvar
A1 Fuente Aparicio, María Jesús de la
A1 Sáinz Palmero, Gregorio Ismael
A1 Benítez, José Manuel
K1 Identificación de fallos
K1 Fusión de información
K1 OWA operator
K1 Cuantificadores
AB En este trabajo se afronta el problema de la detección e identificación de fallos en plantas industriales complejas. Dicho problema se aborda como una toma de decisiones basada en operadores lingüísticos OWA, lo cual permite fusionar diversos métodos de identificación de fallos (FI) alternativos. De estamanera la diagnosis de fallos resulta más robusta, y por otro lado el aspecto lingüístico de los operadores manejados encaja fácilmente en el contexto de la detección e identificación de fallos. La identificación se lleva a cabo usando varios métodos de FI muy utilizados, la solución de cada método se agrega usando operadores del tipo Ordered Weighed Average (OWA), basados en cuantificadores Regular Increasing Monotone (RIM). En este artículo se ha hecho una comparativa de los términos lingüísticos más conocidos para implementar estos operadores OWA-RIM en el contexto de la  identificación de fallos. Esto se ha aplicado a un benchmak de plantas depuradoras de aguas residuales.
PB F. Herrera et. al (Eds.)
SN 978-84-09-05643-9
YR 2018
FD 2018
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/45601
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/45601
LA spa
NO XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA 2018), I Workshop en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para la Industria 4.0, 23-26 de octubre de 2018 Granada, España / Francisco Herrera (aut.), 2018,  págs. 1327-1332
NO Producción Científica
DS UVaDOC
RD 11-jul-2024