En el presente estudio, introducimos un nuevo enfoque para el proceso de supervisión no lineal basado en el análisis de componentes principales de entropía de núcleo (KEPCA) y la noción de inercia. El KEPCA desempeña un doble papel. En primer lugar, reduce los datos en el espacio de alta dimensión. En segundo lugar, construye el modelo. Antes de reducir los datos, KEPCA transforma los datos de entrada en un espacio de características de alta dimensión basado en una función de núcleo no lineal y determina automáticamente el número de componentes principales (CP) a partir del cálculo de la inercia. Las PC seleccionadas expresan la máxima entropía de inercia de los datos en el espacio de características. A continuación, utilizamos el estimador de ventana de Parzen para calcular el límite superior de control (UCL) del KEPCA basado en la inercia en lugar de la hipótesis gaussiana. Nuestra segunda contribución se refiere a un nuevo índice combinado basado en los índices de control T2 y SPE con el fin de simplificar la tarea de detección del fallo y evitar cualquier confusión. Los enfoques propuestos se han aplicado a la detección y diagnóstico de fallos de proceso para el conocido proceso de referencia Tennessee Eastman (TE). Se obtuvieron resultados.
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