Diagnóstico de Fallos basado en una estrategia combinada de PLS-Discriminante/SIMCA

• Autores: Santiago Vidal Puig, Alberto José Ferrer Riquelme
• Localización: XXX Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa y de las IV Jornadas de Estadística Pública: actas, 2007, ISBN 978-84-690-7249-3
• Idioma: español
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• Resumen

  • Se presenta una nueva estrategia para el diagnóstico de fallos basada en el uso combinado del �Partial Least Square� � Discriminante (PLS-DA) y una técnica de clasificación �Soft Independent Modeling of Class Analogy� (SIMCA). Tras producirse una alarma en el control estadístico del proceso se efectúa una preselección inicial de posibles fallos entre todos los posibles fallos candidatos conocidos del proceso. Esta preselección se realiza de acuerdo con los resultados de un PLS-DA. Sobre la lista de fallos preseleccionados se realiza posteriormente un estudio SIMCA para determinar cuál es el fallo más sospechoso de ser la causa de la señal de fuera de control detectada durante la monitorización del proceso. En el estudio SIMCA se han utilizado varias distancias discriminantes propuestas en la bibliografía.