Evolución del módulo de diagnosis de un sistema supervisor para una aplicación industrial

• Carlos Alonso González ^[1] ; Belarmino Pulido Junquera ^[1] ; Gerardo G. y Acosta ^[2]
  1. [1] Universidad de Valladolid

     Universidad de Valladolid

     Valladolid, España

     
  2. [2] Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires
• Localización: CAEPIA'97: actas / coord. por Asociación Española de Inteligencia Artificial, Vicente J. Botti Navarro , 1997, ISBN 84-8498-765-5, págs. 665-674
• Idioma: español
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• Resumen

  • En este artículo se presenta la evolución del módulo de diagnosis de un sistema supervisor basado en conocimiento. En total fueron tres los sistemas desarrollados en el marco de un convenio entre la Universidad de Valladolid y la Sociedad General Azucarera de España, S.A., para llevar a cabo la detección y diagnóstico de situaciones anómalas en fábrica, dentro de un sistema de supervisión global de la marcha de la factoría. Dichos sistemas fueron AEROLID (Abductive Expert Reasoning in an On Line Industrial Diagnoser), TURBOLID (Time Using in a Rule Based On Line Industrial Diagnoser), y poseen un atributo poco usual para los sistemas basados en conocimiento: tienen el respaldo de su funcionamiento en línea con el proceso en el ambiente industrial desde 1993, habiéndose registrado resultados que en parte se presentan aquí. Ellos conforman lo que hemos dado en llamar la generación OLID de diagnosticadores industriales.