Aislamiento de fallos por estimación de parámetros con técnicas neuronales
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http://hdl.handle.net/2183/544Collections
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Aislamiento de fallos por estimación de parámetros con técnicas neuronalesDate
2004Abstract
El artículo aborda un novedoso método para la
estimación de parámetros inherentes a procesos no
lineales y de difícil medida utilizando masivamente
redes neuronales entrenadas mediante propagación
hacia atrás para ser utilizado en la detección y
aislamiento de fallos en procesos físicos. La
herramienta para la utilización masiva de redes
neuronales es una parte de DeltaV y permite su
implementación dentro de arquitecturas de control
basadas en el estándar Foundation Fieldbus
Keywords
Aproximación funcional
Propagación hacia atrás
Redes de neuronales
Modelización inversa
Detección de fallos
Aislamiento de fallos
Propagación hacia atrás
Redes de neuronales
Modelización inversa
Detección de fallos
Aislamiento de fallos
Description
XXV Jornadas de Automática,Ciudad Real, 8, 9, y 10 de septiembre de 2004