RT info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
T1 Advanced anomaly detection algorithms based on virtual sensors and one-class techniques
A1 Jove Pérez, Esteban
K1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL
AB La presente investigación aborda el análisis e implementación de sistemas de detección de anomalías basados en técnicas inteligentes. Concretamente, se lleva a cabo el estudio de dos de las estrategias más comúnmente empleadas. La primera consiste en el desarrollo de un sensor virtual a partir de un modelo híbrido e inteligente capaz de detectar situaciones anómalas. La segunda de las estrategias, se basa en el uso de técnicas \emph{one-class}, a partir de las cuales se implementan clasificadores capaces de determinar la aparición de anomalías en base al comportamiento esperado. Se realizan, por tanto, un análisis y una comparativa de ambas estrategias, poniendo de relieve el desempeño de cada una.Este trabajo, realizado de acuerdo a la modalidad de compendio de publicaciones, presenta un hilo conductor de acuerdo a la investigación efectuada, en el cual se reflejan el avance y las aportaciones sucesivas y concatenadas, con los tres artículos presentados. El primero de los trabajos, aborda la implementación de un sensor virtual, empleado para detectar anomalías en una máquina de obtención del material bicomponente, utilizado en la fabricación de palas de aerogenerador. En este caso, el sensor virtual se desarrolla a través de un modelo de regresión híbrido e inteligente. La aparición de desviaciones entre el valor predicho y real de la lectura del sensor, se presenta como criterio para detectar la anomalía.Esta aportación conlleva la necesidad de disponer de un usuario con cierto conocimiento acerca del umbral que determine la aparición de una anomalía. En consecuencia, en el segundo trabajo, se decide emplear sistemas inteligentes de tipo \emph{one-class}. Se propone la aplicación de este tipo de técnicas sobre una planta de laboratorio, cuyo objetivo es controlar el nivel de agua en un depósito, a la que se le provocan anomalías durante el correcto funcionamiento. Los resultados son altamente satisfactorios, consiguiendo que el sistema implementado detecte los fallos provocados sobre la planta. Como consecuencia del buen rendimiento de este tipo de técnicas en esta aportación, el tercero de los trabajos aborda, con ellas, la detección de fallos sobre la planta de mezclado de compuesto bicomponente del primero de los trabajos, cuya complejidad es notablemente superior. La aplicación de esta estrategia ofrece muy buenos resultados.
YR 2020
FD 2020
LK http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/24366
UL http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/24366
LA es
DS Repositorio institucional de la Universidad de La Laguna
RD 27-nov-2024