Identification and fault detection in actuator using NN-NARX - Hurtado-Cortés, Luini Leonardo; Forero-Casallas, John Alejandro (Visión electrónica, 2019)
En este artículo se presenta la utilización de un modelo de Red Neuronal no lineal Auto Regresivo de Variable Exógena o NN-NARX (por sus siglas en inglés), para la identificación y detección de fallas en un accionamiento de un proceso térmico industrial. Inicialmente, se exponen las técnicas de detección y diagnóstico de fallas; luego, se hace énfasis en los modelos de Redes Neuronales Artificiales para identificación y detección de fallas. Posteriormente, se describe el sistema de control de un proceso térmico utilizado como caso de estudio. Un sistema de monitorización permite el registro de datos en condiciones normales de operación para la identificación usando el modelo NN-NARX. El modelo es utilizado para la generación en línea de residuos ante fallas que son introducidas aleatoriamente. Finalmente, se presentan los resultados de la generación y evaluación de residuos. El sistema diseñado es útil para la implementación a través de un dispositivo hardware que puede incorporarse en el equipo del proceso y apoyar al operador ante la presencia de fallas.