Una combinación de KICA y filtrado EWMA-ED para la detección de fallos de pequeña magnitud en procesos químicos.

Resumen

La industria actual requiere  de sistemas de diagnóstico de fallos, que en su etapa de detección garanticen pocas falsas alarmas y logren detectar por demás, los fallos con la mayor rapidez posible independientemente de su naturaleza y magnitud. Sin embargo, un problema de los enfoques de monitoreo de procesos mediante estadística multivariada (MSPM) que son utilizados con este propósito es la incapacidad de detectar fallos de pequeña magnitud sin incurrir en un elevado número de falsas alarmas, u omitir gran cantidad de fallos que deben ser detectados. Como solución a este problema, en el presente trabajo se propone un esquema de trabajo que combina las ventajas de los métodos kernel y un novedoso enfoque EWMA con dinámica reforzada para filtrar el estadístico T² de Hotelling utilizado como mecanismo de detección en un proceso químico de gran escala.