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...

Full description

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:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Red
Neuronal
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Ingeniería Mecánica - Tesis y disertaciones académicas
Inteligencia artificial
Controles térmicos
Network
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description 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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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 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