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【24h】

Detección y Clasificación de Fallas Utilizando Máquinas de Soporte Vectorial y 'Error Correcting Output Codes' en Sensores Inferenciales

机译：使用矢量支持机器的故障检测和分类，并在推型传感器中使用“纠错输出代码”

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En este trabajo se propone e implementa una metodología basada en una Máquina de Soporte Vectorial combinada con la aplicación de un algoritmo ECOC (Error Correcting Output Code), para la detección y clasificación de fallas en las entradas de un sensor inferencial destinado a la estimación de variables de calidad en procesos. En particular y a manera de ejemplo, se aborda el análisis de las variables utilizadas como entradas al módulo de inferencia de la conversión másica en un proceso de producción de caucho estireno-butadieno utilizado en la industria de neumáticos. Los resultados indican una performance aceptable no sólo en la detección, sino también en la clasificación de seis tipos de fallas y tres estados estándares de funcionamiento.

机译：在这项工作中，提出并实现了一种基于组合矢量支持机器的方法，用于应用ECOC算法，用于检测和分类用于在过程中估计质量变量的推理传感器的故障的检测和分类。特别是，例如，在轮胎工业中使用的苯乙烯 - 丁二烯橡胶生产过程中寻址使用用作面包转换推理模块的变量的分析。结果表明不仅在检测中可接受的性能，还可以在六种类型的故障和三种标准操作状态的分类中。

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来源
《IEEE Congreso Bienal de Argentina》|2020年|1-8|共8页
会议地点
作者
Carlos I. Sanseverinatti; Emmanuel Sangoi; Luis A. Clementi; Jorge R. Vega;
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关键词
Kernel; Silicon compounds; Silicon; Monitoring; Big Data;

机译：仁;硅化合物;硅;监测;大数据;

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