Análisis del comportamiento de la planta piloto del Laboratorio de Automática de la Universidad Autónoma de Occidente mediante técnicas de aprendizaje automático

En este trabajo se encuentra el desarrollo de un análisis de datos de una planta piloto basado en técnicas de inteligencia artificial. Podemos encontrar todo el proceso de realización de este proyecto iniciando por la caracterización de la planta y sistemas industriales implicados en el proceso, la realización de captura de datos mediante un PLC S71200 y software elaborado para la creación de un dataset con la información proveniente de la planta con el cual se realizó el análisis del comportamiento del sistema previamente caracterizado. También se podrá encontrar el diseño y la ejecución de distintos métodos de machine learning para cumplir con el propósito del proyecto en los cuales los entrenamientos arrojaron resultados de precisión mayores al 80%. Por último, se realiza una selección del método más apto para los experimentos de validación realizados, se podrá observar que el método final tendrá una precisión en el aprendizaje mayor al 90%, el cual se valida en tiempo real. También se realizó la conexión entre los software Spyder (Python) y TIA Portal mediante la configuración de cliente y servidor con la que se recopilaron y trataron los datos obtenidos y almacenados.

• Autores: Díaz Charry, Felipe; López Herrera, Jefferson
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/13531
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10614/13531; https://red.uao.edu.co/
• Palabra clave: Ingeniería Mecatrónica; Laboratorio de Automática de la Universidad Autónoma de Occidente; Inteligencia artificial; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Artificial intelligence; Python; Tia Portal; Machine learning; Dataset; PLC; IA
• Rights: openAccess
• License: Derechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2021