Resumen

En los procesos industriales complejos, es necesario realizar anlisis de modelizacin de algunos sistemas industriales y encontrar y optimizar los factores que tienen mayor impacto en los resultados, con el fin de lograr la optimizacin de los sistemas industriales. Sin embargo, debido a la naturaleza de alto nivel o al complejo mecanismo de funcionamiento de los sistemas industriales complejos, los mtodos tradicionales de anlisis de componentes principales son difciles de aplicar. Por lo tanto, este trabajo propone un anlisis de componentes principales basado en modelos caractersticos (CMPCA) para realizar el anlisis de componentes principales en sistemas industriales complejos. Se toma como ejemplo el caudalmetro de presin diferencial para comprobar la eficacia del mtodo. El caudalmetro es un instrumento indispensable en la medicin, y su precisin depende de sus propios parmetros estructurales. Sin embargo, la precisin de medicin de algunos caudalmetros no es alta, y el error de medicin es grande, lo que afecta al proceso normal de produccin industrial. Este mtodo se utiliza para analizar la influencia de los parmetros estructurales del caudalmetro en su precisin de medicin, y se encuentran y optimizan los cuatro parmetros estructurales ms importantes. El error de medicin del caudalmetro Bitoba se reduce del 1% al 0,2%, y la repetibilidad de la medicin se reduce del 0,3 al 0,06, lo que demuestra la eficacia del mtodo.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Procesos industriales; Análisis de modelos; Optimización; Análisis de componentes principales; Caudalímetro; Precisión de medición
• Keywords:Industrial processes; Modeling analysis; Optimization; Principal component analysis; Flowmeter; Measurement accuracy