Metodología para el diseño y la implementación de sensores inferenciales basados en datos de proceso, desarrollados con redes neuronales artificiales, sistemas neuro-difusos y máquinas de vectores de soporte

Abstract

El presente trabajo de tesis de maestría se desarrolló para el establecimiento de una metodología, que permita el diseño e implementación de sensores inferenciales basados en datos, bajo tres técnicas seleccionadas, por la creciente atención que vienen despertando en tareas de modelamiento y estimación de variables industriales. Las técnicas seleccionadas son las redes neuronales artificiales, las máquinas de vectores de soporte y los sistemas de inferencia neuro-difusa, que adicionalmente utilizan bases distintas para la solución del problema de regresión. Teniendo en cuenta lo anterior, se diseñaron 3 sensores inferenciales basados en estas técnicas, explorando las etapas necesarias para establecer una predicción de buen desempeño y por consiguiente diferentes técnicas para el preprocesamiento de los datos, selección de modelo y el entrenamiento y validación de las técnicas. Para llevar a cabo estas tareas se obtuvo el modelo matemático de una columna de destilación con el fin de acercar el entorno de simulación a datos con características típicas del ambiente industrial. Con el desarrollo de los 3 sensores inferenciales se estableció una metodología que puede ser aplicada en la industria y que desemboca en un desempeño adecuado para predecir variables de difícil o impráctica medición.

Abstract: The present master's thesis work was developed for the establishment of a methodology, which allows the design and implementation of data-based inferential sensors, under three selected techniques. Due to the increasing attention they have been arousing in modeling and estimation of industrial variables. The techniques selected are artificial neural networks, support vector machines and neuro-diffuse inference systems, which additionally use different methods for the solution of the regression problem. Taking into account the above, 3 inferential sensors based on these techniques has been designed, by exploring the steps to establish a prediction of good performance and by means of different techniques for pre-processing of data, model selection and training of the techniques. To carry out these tasks, the mathematical model of a distillation column was obtained in order to bring the simulation environment closer to data with typical characteristics of the industrial environment. With the development of the 3 inferential sensors, a methodology was established that can be applied in the industry and that leads to adequate performance to predict variables of difficult or impractical measurement.