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Diagnóstico de fallos en sistemas industriales basado en razonamiento borroso y posibilístico

RiuNet: Institutional repository of the Polithecnic University of Valencia

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Diagnóstico de fallos en sistemas industriales basado en razonamiento borroso y posibilístico

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dc.contributor.advisor Sala Piqueras, Antonio es_ES
dc.contributor.author Ramírez Valenzuela, Julio César es_ES
dc.date.accessioned 2008-05-07T06:57:43Z
dc.date.available 2008-05-07T06:57:43Z
dc.date.created 2007-04-20T08:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2008-05-07T06:57:40Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/1922
dc.description.abstract Esta tesis aborda el diagnóstico de fallos en sistemas industriales por técnicas de Inteligencia Artificial, tratando en particular el razonamiento borroso y posibilístico. Inicialmente, se presentan los problemas a resolver en el diagnóstico de sistemas y después se plantean estrategias para abordarlos a partir de diferentes técnicas de Inteligencia Artificial, en donde destacamos los métodos relacionales borrosos que serán la base para nuestra aportación principal. También se han estudiado los sistemas expertos basados en lógica borrosa y que usan tablas de decisión, los sistemas expertos que combinan lógica borrosa con probabilidad y los sistemas de diagnóstico basados en redes Bayesianas. Se experimenta con varias técnicas de diagnóstico descritas en el estado del arte, haciendo combinaciones entre ellas. Una vez experimentadas y evaluadas las anteriores técnicas, vistos los inconvenientes que surgían, se decidió implementar una nueva metodología que diera una mejor solución al problema del diagnóstico. Esta metodología es el diagnóstico posibilístico borroso visto como un problema de optimización lineal. La metodología convierte los enunciados lingüísticos, que componen una base de reglas de un sistema experto borroso, en un conjunto de ecuaciones lineales a través de técnicas relacionales. Luego, estas ecuaciones se utilizan con algoritmos de programación lineal. Algunas modificaciones requieren programación cuadrática. Los resultados obtenidos en esta última aportación en una aplicación de análisis de aceites fueron satisfactorios, presentando al usuario una salida de diagnóstico fácil de interpretar, suficientemente exacta y teniendo en cuenta la incertidumbre en reglas y medidas. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet
dc.subject Diagnóstico
dc.subject Fallos
dc.subject Sistemas
dc.subject Industriales
dc.subject Expertos
dc.subject Lógica
dc.subject Borrosa
dc.subject Posibilidad
dc.subject Inteligencia
dc.subject Artificial
dc.subject Conocimiento
dc.subject Inferencia
dc.subject Razonamiento
dc.subject Incertidumbre
dc.subject Probabilidad
dc.subject.classification INGENIERIA DE SISTEMAS Y AUTOMATICA es_ES
dc.title Diagnóstico de fallos en sistemas industriales basado en razonamiento borroso y posibilístico
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.subject.unesco 331102 - Ingeniería de control es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/1922 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática - Departament d'Enginyeria de Sistemes i Automàtica es_ES
dc.description.bibliographicCitation Ramírez Valenzuela, JC. (2007). Diagnóstico de fallos en sistemas industriales basado en razonamiento borroso y posibilístico [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. doi:10.4995/Thesis/10251/1922. es_ES
dc.type.version info:eu repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 2587 es_ES


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