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...
- 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:
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- OAI Identifier:
- oai:red.uao.edu.co:10614/13531
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10614/13531
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- Palabra clave:
- Ingeniería Mecatrónica
Laboratorio de Automática de la Universidad Autónoma de Occidente
Inteligencia artificial
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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. |
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Automatización y Control. (2008). Presión. https://sites.google.com/site/automatizacionycontrol2/instrumentacion/me dicion-y-control/presion Automatización y Control. (2008). Temperatura. https://sites.google.com/site/automatizacionycontrol2/instrumentacion/me dicion-y-control/temperatura Baştanlar Y., Ozuysal M. (2014) Introduction to Machine Learning. Methods in molecular biology (Clifton, N.J), 1107, 105-128. https://doi.org/10.1007/978-1-62703-748-8_7 Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning 45, 5–32 https://doi.org/10.1023/A:1010933404324 Cabezas Cortes, R. (1995). Implementación del programa de mantenimiento predictivo computarizado para motores. [Tesis de pregrado, Universidad Autónoma de Occidente]. https://red.uao.edu.co/bitstream/handle/10614/2699/T0000975.pdf?sequence=1&isAllowed=y Clomega.com. (s.f.). La importancia de la instrumentación. https://cl.omega.com/prodinfo/instrumentacion.html Correa, F.(s.f) instructivo planta piloto. Universidad autónoma de occidente. Filippetti, F., Franceschini, G. y Tassoni, C. (Octubre 2-8, 1993). Neural networks aideid on-line diagnostics of induction motor rotor faults. [Sesión de conferencia]. IEEE industry applications conference twenty-eighth IAS annual meeting. Toronto Canada. doi: 10.1109/IAS.1993.298942. Guzmán Luna, R. Quevedo Nolasco, A. Tijerina Chávez, L. y Castro Popoca, M. (2015). Sistema de adquisición de datos meteorológicos en tiempo real con PLC. Revista mexicana de ciencias agrícolas, 6(8), 1701-1713. http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007- 09342015000801701&lng=es&tlng=es. Hastie T., Tibshirani R. y Friedman J. (2009) Unsupervised Learning [Aprendizaje no supervisado]. En The Elements of Statistical Learning Springer. (2ª ed., pp. 485-585 ). Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7_14 Ichi.pro. (s.f.). Bosque aleatorio y su implementación junto con su implementación en Python. https://ichi.pro/es/bosque-aleatorio-y-su-implementacion- 124804450305359 Mathworks.com (s.f). Machine Learning in MATLAB. https://es.mathworks.com/help/stats/machine-learning-in-matlab.html Mathworks.com (s.f.). Análisis predictivo: Tres cosas que es necesario saber. https://la.mathworks.com/discovery/predictive-analytics.html Matich D. J. (2001). Redes neuronales: Conceptos básicos y aplicaciones. https://www.frro.utn.edu.ar/repositorio/catedras/quimica/5_anio/orientadora1/monograias/matich-redesneuronales.pdf Moujahid, A., Inza, A. y Larrañaga, P. (s.f.). Tema 5. Clasificadores K-NN. http://www.sc.ehu.es/ccwbayes/docencia/mmcc/docs/t9knn.pdf Rojas Forero P. A. ( Junio, 2017). Aplicación de la lógica difusa a un método predictivo en el mantenimiento aeronáutico de imprevistos. Ingenium, 18(36). 128-141. ISSN: 0124-7492 Saez, P. (s.f.).Todo lo que tienes que saber sobre mantenimiento predictivo industrial. https://www.predictive-sigma.com/que-es-el-mantenimientopredictivo/ Sharma, A. (21 de octubre de 2019). Why Machine learning Is Important For Smarter Manufacturing. Towards data science https://towardsdatascience.com/why-machine-learning-is-important-forsmarter- manufacturing-27da545de779 Sowilam, G. M. A., Villada, F. y Orille, A. L. (Septiembre 1-3, 2001). Finite impulse response artificial neural networks based internal fault detector for synchronous generators. [Sesión de conferencia]. 3rd International symposium on diagnostics for electric machine, power electronics and drives. Trieste Italia. https://www.researchgate.net/publication/262673516_Finite_impulse_response_artificial_neural_networks_based_internal_fault_detector_for_syn chronous_generators Tralaviña, A. y Castillo, H. (1997). Diseño, construcción y puesta en marcha de una planta piloto para experimentación en sistemas de control de procesos. [Tesis de pregrado, Universidad Autónoma de Occidente]. http://hdl.handle.net/10614/3705 Villada, F., Moreno, G. y Valencia, J. (2016). El mantenimiento predictivo y su efecto en la optimización de costos de mantenimiento. Revista Facultad De Ingeniería Universidad De Antioquia, (25), 95–105. https://revistas.udea.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/326346 Villajulca, J. (2018). Medición de Flujo: la variable más medida de la industria - Medición y Control S.A.S. https://www.medicionycontrol.com.co/medicionde- flujo-la-variable-mas-medida-de-la-industria/ |
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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.This work is based on the development of a data analysis of a pilot plant based on artificial intelligence techniques. We can find the entire process of carrying out this project starting with the characterization of the plant and industrial systems involved in the process, the realization of data capture through a PLC S71200 and software developed for the creation of a dataset with the information from the plant with which the analysis of the behavior of the previously characterized system was carried out. You can also find the design and execution of different machine learning methods to fulfill the purpose of the project in which the trainings yielded accuracy results greater than 80%. Finally, a selection of the most suitable method for the validation experiments carried out is made, it will be observed that the final method will have an accuracy in learning greater than 90%, which is validated in real time. The connection between Spyder (Python) and TIA Portal software was also made through a client-server configuration with which the data could be obtained and stored for the processingProyecto de grado (Ingeniero Mecatrónico)-- Universidad Autónoma de Occidente, 2022PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a)135 páginasapplication/pdfspaUniversidad Autónoma de OccidenteIngeniería MecatrónicaDepartamento de Automática y ElectrónicaFacultad de IngenieríaCaliDerechos reservados - Universidad Autónoma de Occidente, 2021https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Ingeniería MecatrónicaLaboratorio de Automática de la Universidad Autónoma de OccidenteInteligencia artificialAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Artificial intelligencePythonTia PortalMachine learningDatasetPLCIAAnálisis del comportamiento de la planta piloto del Laboratorio de Automática de la Universidad Autónoma de Occidente mediante técnicas de aprendizaje automáticoTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_71e4c1898caa6e32Díaz Charry, F. y López Herrera, J. (2021). Análisis del comportamiento de la planta piloto del Laboratorio de Automática de la Universidad Autónoma de Occidente mediante técnicas de aprendizaje automático. [Tesis de Pregrado. Universidad Autónoma de Occidente]. https://hdl.handle.net/10614/13531Automatización y Control. (2008). Presión. https://sites.google.com/site/automatizacionycontrol2/instrumentacion/me dicion-y-control/presionAutomatización y Control. (2008). Temperatura. https://sites.google.com/site/automatizacionycontrol2/instrumentacion/me dicion-y-control/temperaturaBaştanlar Y., Ozuysal M. (2014) Introduction to Machine Learning. Methods in molecular biology (Clifton, N.J), 1107, 105-128. https://doi.org/10.1007/978-1-62703-748-8_7Breiman, L. (2001). Random Forests. Machine Learning 45, 5–32 https://doi.org/10.1023/A:1010933404324Cabezas Cortes, R. (1995). Implementación del programa de mantenimiento predictivo computarizado para motores. 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