Resumen

CAMACHO, Oscar; PADILLA, Delfina  y  GOUVEIA, José L. Diagnóstico de fallas utilizando técnicas estadísticas multivariantes. Rev. Téc. Ing. Univ. Zulia [online]. 2007, vol.30, n.3, pp.253-262. ISSN 0254-0770.

En este trabajo se usan técnicas estadísticas multivariantes tales como el Análisis Discriminante de Fisher FDA y el Análisis Discriminante Generalizado GDA para realizar el diagnóstico de fallas en un proceso industrial. La identificación de las fallas se realiza por medio del Análisis de pares FDA, que permite seleccionar las variables más relacionadas con la falla. Por tanto, para el diagnóstico de las fallas se propone el FDA en la clasificación de las fallas linealmente separables y el GDA para clasificar fallas donde la data requiere de un clasificador no lineal. Se propone un nuevo procedimiento para el estudio de las fallas, éste se incluye en la etapa de extracción, y se realiza por medio del análisis Wavelet, para decorrelacionar y reducir la dimensión de la data. Un tanque de reacción no isotérmico agitado continuamente fue usado mediante simulación en presencia de fallas típicas, para estudiar las bondades del método propuesto.

Palabras clave : Diagnóstico de fallas; análisis discriminante de Fisher; análisis discriminante generalizado; análisis Wavelet.