Resumen

El diagnóstico de fallos de un reactor discontinuo permite la detección precoz de fallos y minimiza el riesgo de embalamiento térmico. Proporciona un rendimiento superior y ayuda a mejorar la seguridad y la coherencia. Se ha vuelto más vital en esta era técnica. En este trabajo, se utiliza una máquina de vectores soporte (SVM) para estimar la liberación de calor (Qr) del reactor discontinuo tanto en condiciones normales como de fallo. La firma del residuo, que se obtiene de la diferencia entre los valores nominales y estimados de Qr defectuoso, caracteriza las diferentes naturalezas de los fallos que ocurren en el reactor discontinuo. Se extraen características estadísticas y geométricas apropiadas de la firma residual y se reduce el número total de características utilizando el filtro de selección de atributos SVM y técnicas de análisis de componentes principales (PCA). Se utilizan clasificadores de redes neuronales artificiales (ANN) como el perceptrón multicapa (MLP), la función de base radial (RBF) y la red de Bayes para clasificar los diferentes tipos de fallos a partir de las características reducidas. Se observa a partir del resultado del estudio comparativo que el método propuesto para el diagnóstico de fallos con un número limitado de características extraídas de un solo parámetro estimado (Qr) muestra que es más eficiente y rápido para diagnosticar los fallos típicos.

• Materias:Modelado Sensores inalámbricos Parámetros de control Metamodelos Multimedia metamodelo Sistema de control
• Subjects:Modeling Wireless sensors Control parameters Metamodels Multimedia metamodel Control system
• Palabras claves:reactor discontinuo, características, filtro de selección de atributos SVM, red neuronal artificial, valores Qr defectuosos, análisis de componentes principales, función de base radial, máquina de vectores soporte, Qr, fallos
• Keywords:batch reactor, features, SVM attribute selection filter, artificial neural network, faulty Qr values, principle component analysis, radial basis function, support vector machine, Qr, faults