Resumen

El modelo de proyección a estructuras latentes (PLS) se ha utilizado ampliamente en la supervisión de procesos relacionados con la calidad, ya que puede establecer una relación de mapeo entre variables de proceso y variables de índice de calidad. Para mejorar la adaptabilidad de PLS, se ha propuesto kernel PLS (KPLS) como versión avanzada para procesos no lineales. En este artículo, analizamos un nuevo PLS de kernel total (T-KPLS) para la monitorización de procesos no lineales relacionados con la calidad. El nuevo modelo divide los espacios de entrada en cuatro partes en lugar de dos partes en KPLS, donde un subespacio individual es responsable de la predicción de la calidad de salida, y dos partes se utilizan para el seguimiento de las variaciones relacionadas con la calidad. Además, se desarrolla una política de detección de fallos basada en el modelo T-KPLS, que es más adecuado para la supervisión de procesos no lineales relacionados con la calidad. En el estudio de caso, se emplea un caso numérico no lineal, el típico Proceso Tennessee Eastman (TEP) y un proceso industrial real de laminación en caliente (HSMP) para acceder a la utilidad del presente esquema.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:monitorización de procesos, kpls, piezas, calidad no lineal, nuevo kernel total pls, proceso industrial real de laminación en caliente, proceso típico tennessee eastman, política de detección de fallos, caso numérico no lineal, variables de índice de calidad
• Keywords:process monitoring, kpls, parts, nonlinear quality, new total kernel pls, real industrial hot strip mill process, typical tennessee eastman process, fault detection policy, nonlinear numerical case, quality index variables