FDD utilizando Control Estadístico de Procesos (SPC) / FDD using Statistical Process Control (SPC)

Existe una dualidad en el campo de Detección y Diagnóstico de Fallos: Causalidad Vs Correlación (Yang y Xiao, 2012). La aproximación de la causalidad ha buscado a través de modelos (matemáticos ó lógicos) describir cómo se comporta el sistema libre de fallo ó en fallo (Yang et al, 2014). La aproximación de la correlación ha usado técnicas estadísticas y en general aplicando técnicas de Análisis de Datos para detectar una anormalidad (Cheng, 2013). También se deben tener en cuenta aquellas aproximaciones que han hecho uso de técnicas estadísticas para detectar perturbaciones y fallos (Bauer y Thornhill, 2008). Teniendo en cuenta estas aproximaciones, se decidió mudar el uso de modelos simplificados respuesta escalón unitario (Zambrano et al, 2011) al uso de Control Estadístico de Procesos. / There is a duality in the field of Fault Detection and Diagnosis: Causality Vs Correlation (Yang and Xiao, 2012). The causality approach has sought through models (mathematical or logical) to describe how the system behaves free of faults or in faults (Yang et al, 2014). The correlation approach has used statistical techniques and in general applying Data Analysis techniques to detect ABNORMAL SITUATIONS (Cheng, 2014). Those approaches that have made use of statistical techniques to detect disturbances and faults must also be taken into account (Bauer and Thornhill, 2008). Taking into account these approximations, it was decided to move the use of simplified unit step response models (Zambrano et al, 2011) to the use of Statistical Process Control.

Existen diferentes métodos y técnicas para la evaluar cambios dinámicos, métodos para detección basados en la comparación (chequeo de umbrales); aplicación de pruebas (hipótesis) sobre una variable (univariables) o múltiples variables (multivariables), evaluando propiedades estadísticas de las variables del proceso; métodos basados en análisis estadísticos de los datos para sistemas que producen una gran cantidad de datos, se reduce esta cantidad de información quedándose con la parte más significativa, por ejemplo el análisis de componentes principales PCA y análisis del discriminante de Fisher FDA (Lei et al, 2009; Gustafson, 2007; Isermann, 2005; Hae et al, 2009; Misra et al, 2002; Nguyen y Golinval, 2010; Zhizhou et al, 2011). / There are different methods and techniques for evaluating dynamic changes, detection methods based on comparison (threshold checking); application of tests (hypothesis) on a variable (univariables) or multiple variables (multivariables), evaluating statistical properties of the process variables; methods based on statistical analysis of the data for systems that produce a large amount of data, this amount of information is reduced, keeping the most significant part, for example PCA principal component analysis and FDA Fisher discriminant analysis (Lei et al. , 2009; Gustafson, 2007; Isermann, 2005; Hae et al, 2009; Misra et al, 2002; Nguyen and Golinval, 2010; Zhizhou et al, 2011).

El Control Estadístico de Procesos (SPC por sus siglas en inglés) es un concepto que está muy ligado con la calidad, por lo que es una herramienta que muestra el estado de un proceso de transformación en términos estadísticos, lo que permite el monitoreo y establecer los parámetros para su mejor control. El SPC es una metodología que tiene como objetivo proveer el control de procesos en términos estadísticos, además es muy útil para conseguir la estabilidad y mejorar la capacidad del proceso mediante la reducción de la variabilidad. El SPC se desarrolló a pasos agigantados después de la segunda guerra mundial, teniendo un desarrollo más completo en Japón, donde fue utilizado en la industria manufacturera para controlar la variabilidad y mejorar los procesos (Montgomery, 2001; Umut, 2003). / Statistical Process Control (SPC) is a concept that is closely linked to quality, so it is a tool that shows the status of a transformation process in statistical terms, allowing monitoring and establishing parameters for better control. The SPC is a methodology that aims to provide process control in statistical terms, it is also very useful to achieve stability and improve process capacity by reducing variability. The SPC developed by leaps and bounds after the Second World War, having a more complete development in Japan, where it was used in the manufacturing industry to control variability and improve processes (Montgomery, 2001; Umut, 2003).

Bauer, M. y Thornhill, N. A Practical Method for Identifying the Propagation Path of Plant-Wide Disturbances. Journal of Process Control, 18, 2008.

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Hae Woo Lee, Min Woo Lee, and Jong Moon Park. Multi-scale extension of PLS algorithm for advanced on-line process monitoring. CHEMOMETRICS AND INTELLIGENT LABORATORY SYSTEMS, 98(2):201-212, Octubre 2009.

Isermann, R. Model-based fault-detection and diagnosis - status and applications. ANNUAL REVIEWS IN CONTROL, 29(1):71-85, 2005.

Lei Guo, Liping Yin, Hong Wang, and Tianyou Chai. Entropy Optimization Filtering for Fault Isolation of Nonlinear Non-Gaussian Stochastic Systems. IEEE TRANSACTIONS ON AUTOMATIC CONTROL, 54(4):804-810, Abril 2009.

Misra, M., Yue, HH., Qin, SJ, y Ling, C. Multivariate process monitoring and fault diagnosis by multi-scale PCA. COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING, 26(9):1281-1293, Septiembre 2002.

Montgomery, Douglas. Introduction to statical Quality Control. John Wiley & Sons, Inc., 2001.

Nguyen, Viet Ha y Golinval, Jean-Claude. Fault detection based on Kernel Principal Component Analysis. ENGINEERING STRUCTURES, 32(11):3683- 3691, Noviembre 2010.

Umut, K. Application of statistical process control to software development processes via control charts. Master's thesis, The middle east technical university.(School of informatics), 2003.

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Zambrano, Sandra; Higuera, Cristhiam; Villamizar, Rodolfo; Agudelo, Carlos. PCA y lógica difusa para la detección de eventos anomales de operación, en una planta de Crackeo Catalítico Fluidizado FCC. 3er CONGRESO INTERNACIONAL DE INGENIERíA MECATRóNICA – Universidad Autónoma de Bucaramanga. Bucaramanga, Octubre 2011. También en https://revistas.unab.edu.co/index.php?journal=mecatronica&page=article&op=view&path%5B%5D=1539 También en: Revista Colombiana de Computación. Vol. 12 No 2. Diciembre 2011. https://revistas.unab.edu.co/index.php?journal=rcc&page=issue&op=view&path%5B%5D=139&path%5B%5D=showToc

Zhizhou Li, Guohua Liu, Rui Zhang, y Zhencai Zhu. Fault detection, identification and reconstruction for gyroscope in satellite based on independent component analysis. ACTA ASTRONAUTICA, 68(7-8):1015-1023, Abril 2011.

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