Máquina de soporte vectorial para la detección y clasificación de fallas en sensores de registro de datos en procesos continuos

Abstract

En el presente trabajo se implementó un módulo para la detección de fallas en sensores de registro de variables en procesos continuos, el cual se desarrolló sobre la base de una máquina de soporte vectorial. Con el fin de obtener una arquitectura adecuada de la máquina, se estudió el desempeño del módulo para diversas implementaciones obtenidas a partir de diferentes técnicas de codificación múltiple y máquinas Kernel. En particular, se analizó el desempeño de las máquinas de soporte implementadas en términos de su capacidad para detectar y clasificar fallas típicas en sensores de procesos continuos. Para cada máquina implementada, se escogió el tamaño del conjunto de entrenamiento y los valores de los hiperparámetros correspondientes a cada una a partir de una búsqueda de tipo rejilla. Los resultados mostraron que el mejor desempeño en términos de exactitud en el testeo se obtuvo para una codificación de tipo One Vs Rest, utilizando un Kernel de tipo función de base radial, para la cual se alcanzó una exactitud superior al 98%.