Técnicas de clasificación supervisadas para la detección de anomalías en el control de procesos industriales

  1. Michelena, Álvaro 1
  2. Zayas-Gato, Francisco 1
  3. Jove, Esteban 1
  4. Casteleiro-Roca, José-Luis 1
  5. Quintián, Héctor 1
  6. Prieto Fernández, Natalia 1
  7. Alaiz Moretón, Héctor 2
  8. Calvo-Rolle, José Luis 1
  1. 1 Universidade da Coruña
    info

    Universidade da Coruña

    La Coruña, España

    ROR https://ror.org/01qckj285

  2. 2 Universidad de León
    info

    Universidad de León

    León, España

    ROR https://ror.org/02tzt0b78

Liburua:
XLIII Jornadas de Automática: libro de actas: 7, 8 y 9 de septiembre de 2022, Logroño (La Rioja)
  1. Carlos Balaguer Bernaldo de Quirós (coord.)
  2. José Manuel Andújar Márquez (coord.)
  3. Ramon Costa Castelló (coord.)
  4. Carlos Ocampo Martínez (coord.)
  5. Jesús Fernández Lozano (coord.)
  6. Matilde Santos Peñas (coord.)
  7. José Enrique Simó Ten (coord.)
  8. Montserrat Gil Martínez (coord.)
  9. Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
  10. Raúl Marín Prades (coord.)
  11. Eduardo Rocón de Lima (coord.)
  12. Elisabet Estévez Estévez (coord.)
  13. Pedro Jesús Cabrera Santana (coord.)
  14. David Muñoz de la Peña Sequedo (coord.)
  15. José Luis Guzmán Sánchez (coord.)
  16. José Luis Pitarch Pérez (coord.)
  17. Oscar Reinoso García (coord.)
  18. Oscar Déniz Suárez (coord.)
  19. Emilio Jiménez Macías (coord.)
  20. Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)

Argitaletxea: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña

ISBN: 978-84-9749-841-8

Argitalpen urtea: 2022

Orrialdeak: 224-232

Biltzarra: Jornadas de Automática (43. 2022. Logroño)

Mota: Biltzar ekarpena

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Laburpena

En la actualidad la detección de anomalías en procesos industriales es clave para optimizarlos y generar una mayor eficiencia en el proceso productivo, reportando unos mayores beneficios a las empresas. Por ello, en el presente artículo se implementan cinco técnicas de clasificación supervisadas para la detección de anomalías en sistemas industriales. Estas técnicas han sido entrenadas y validadas empleando un conjunto de datos que incluían datos etiquetados de funcionamiento normal y anómalo de una planta de control de nivel de líquido en un depósito. Finalmente, los resultados obtenidos fueron analizados y comparados para obtener el modelo con el que se obtiene un mayor rendimiento.

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