Sistema de detección y diagnóstico de fallas de un proceso térmico mediante inteligencia artificial
En este documento se presenta el desarrollo de un sistema de detección y diagnóstico de fallas de la planta de procesos de control térmico T5553-BD de la marca Amatrol, mediante Inteligencia Artificial. Dentro de los equipos utilizados se encuentra una tarjeta de adquisición de datos EDIBON de bajo...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
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- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/15883
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/15883
- Palabra clave:
- Red
Neuronal
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Entrenamiento
Ingeniería Mecánica - Tesis y disertaciones académicas
Inteligencia artificial
Controles térmicos
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
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En este documento se presenta el desarrollo de un sistema de detección y diagnóstico de fallas de la planta de procesos de control térmico T5553-BD de la marca Amatrol, mediante Inteligencia Artificial. Dentro de los equipos utilizados se encuentra una tarjeta de adquisición de datos EDIBON de bajo costo, que se conecta al equipo de control térmico para poder recibir las señales provenientes de los sensores de temperatura y caudal del equipo y llevarlas a un computador, en el cual se utilizó LabView para exportar los datos en Excel. Posteriormente mediante la utilización del software y lenguaje de programación de MatLab, se diseñó una interfaz donde se presenta la detección y diagnóstico de fallas de mediante una Red Neuronal. El resultado obtenido es una interfaz gráfica de usuario que le informa al operador las fallas detectadas en uno o varios de los dispositivos de la planta de control térmico, mediante los datos obtenidos durante una práctica de laboratorio, los cuales son comparados con el test del proceso en condiciones normales de operación. |
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Hurtaro Cortés, LuiniVargas Chavarro, David AlejandroRincón Aristizabal, Luis Felipe2019-07-30T21:25:53Z2019-07-30T21:25:53Z2019-03-08http://hdl.handle.net/11349/15883En este documento se presenta el desarrollo de un sistema de detección y diagnóstico de fallas de la planta de procesos de control térmico T5553-BD de la marca Amatrol, mediante Inteligencia Artificial. Dentro de los equipos utilizados se encuentra una tarjeta de adquisición de datos EDIBON de bajo costo, que se conecta al equipo de control térmico para poder recibir las señales provenientes de los sensores de temperatura y caudal del equipo y llevarlas a un computador, en el cual se utilizó LabView para exportar los datos en Excel. Posteriormente mediante la utilización del software y lenguaje de programación de MatLab, se diseñó una interfaz donde se presenta la detección y diagnóstico de fallas de mediante una Red Neuronal. El resultado obtenido es una interfaz gráfica de usuario que le informa al operador las fallas detectadas en uno o varios de los dispositivos de la planta de control térmico, mediante los datos obtenidos durante una práctica de laboratorio, los cuales son comparados con el test del proceso en condiciones normales de operación.In this document the development of a fault detection and diagnosis system of the thermal control process plant T5553-BD of the Amatrol brand is presented, using Artificial Intelligence. Among the equipment used is a low cost EDIBON data acquisition card, which is connected to the thermal control equipment in order to receive the signals from the temperature and flow sensors of the equipment and take them to a computer, in which LabView was used to export the data in Excel. Subsequently, using the MatLab software and programming language, an interface was designed to detect and diagnose faults using a Neural Network. The result obtained is a graphical user interface that informs the operator of the faults detected in one or more of the devices of the thermal control plant, through the data obtained during a laboratory practice, which are compared with the process test. in normal operating conditions.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2RedNeuronalartificialEntrenamientoIngeniería Mecánica - Tesis y disertaciones académicasInteligencia artificialControles térmicosNetworkNeuralArtificialTrainingSistema de detección y diagnóstico de fallas de un proceso térmico mediante inteligencia artificialSystem of detection and diagnosis of thermal process failures through artificial intelligenceInvestigación-Innovacióninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILVargasChavarroDavidAlejandro2019.pdf.jpgVargasChavarroDavidAlejandro2019.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6655http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/15883/7/VargasChavarroDavidAlejandro2019.pdf.jpg6b74f028179ccd7f12eaec6a44d7fe3cMD57open accessVargasChavarroDavidAlejandroAnexo-A.pdf.jpgVargasChavarroDavidAlejandroAnexo-A.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg12525http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/15883/8/VargasChavarroDavidAlejandroAnexo-A.pdf.jpg2be49203c827d3c719ae202f59231617MD58open accessCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/15883/3/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD53open accesslicense_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/15883/4/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54open 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