La detección de anomalías en procesos industriales es un tema de alto impacto que ha sido analizado y estudiado en diversas áreas de la ingeniería e investigación. La mayor parte de los métodos de detección actualmente disponibles posibilitan el estudio de las irregularidades encontradas en el historial de un proceso, ayudando a extraer información significativa (y a veces crítica) en una amplia variedad de aplicaciones, y convirtiéndose de este modo en parta fundamental e integral de esquemas de reducción de costos tanto humanos como económicos en la industria contemporánea.
El objetivo general de este trabajo es desarrollar e implementar un enfoque modular de detección de anomalías, aplicable a procesos industriales multivariados y fundado en el análisis de residuos generados a partir de modelos no paramétricos basados en similitud (similarity-based modeling, SBM). La herramienta consiste principalmente de un sistema de generación automática de modelos SBM, una metodología de estudio de eventos y un algoritmo estadístico de detección.
El trabajo realizado se enmarca en un proyecto de colaboración conjunta entre las empresas CONTAC, INGENIEROS LTDA. y ENDESA-CHILE. Gracias a esto, ha sido posible evaluar el sistema propuesto utilizando datos de operación correspondientes a una central termoeléctrica de ciclo combinado perteneciente a la segunda empresa ya mencionada.
Las comparaciones en cuanto al desempeño del sistema de modelación implementado permiten concluir que el algoritmo es capaz de generar una representación más apropiada del proceso, basado en el error obtenido con la técnica de modelación SBM, la cual es cercana al 25% del error obtenido con la técnica de modelación lineal en los parámetros.
Además, la metodología de estudio de eventos permite detectar correctamente las variables que no aportan al objetivo de detección de un evento en particular, así como también identifica las variables más significativas para lograr tal propósito, reduciendo el número de variables analizadas y con esto, los requerimientos de cómputo de operación en línea.
La validación de los resultados entregados por el método de detección de anomalías desarrollado, permite aseverar que la utilización de modelos no-paramétricos tipo SBM, en combinación con la metodología de estudio de eventos y el algoritmo estadístico de detección, resultan eficaces a la hora de generar alarmas y detectar las anomalías estudiadas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/104422 |
| Date | January 2012 |
| Creators | León Olivares, Alejandro Samir |
| Contributors | Orchard Concha, Marcos, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas, Departamento de Ingeniería Eléctrica, Agusto Alegría, Héctor, Sáez Hueichapán, Doris |
| Publisher | Universidad de Chile, CyberDocs |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | León Olivares, Alejandro Samir |
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