Una propuesta para configurar el algoritmo FastICA en eldiagnóstico de fallos en sistemas industriales

Resumen

El Análisis de Componentes Independientes (ICA) es una técnica estadística que ha sido ampliamente aplicada en los últimos diez años para la reducción de la dimensión en el diagnóstico de fallos en sistemas industriales. El algoritmo más usado es el denominado FastICA  y dos de los parámetros más importantes del mismo para lograr una buena clasificación son la medida de la independencia y el criterio  a seguir para la selección  de las componentes independientes. En este trabajo se presenta una propuesta de procedimiento para determinar la mejor combinación entre estos dos parámetros en función de reducir la dimensión y lograr una buena tasa de aciertos en la clasificación. Para probar el procedimiento propuesto se emplearon los datos de simulación del modelo del proceso industrial  Tennessee Eastman Process.