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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/1612| Detección de fallas distribuida usando redes bayesianas de múltiples secciones | |
| Ana Li Oña García | |
| Luis Enrique Sucar Succar Eduardo F. Morales | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Fault detection Multi-section Bayesian networks Probabilistic methods | |
| Faults detection in complex systems has acquired great importance, due to the possible impact it has on the reduction of repair costs or to avoid production losses in industrial systems. In the scientific literature, different approaches to faults detection have been proposed, some of which are based on Bayesian Networks. An advantage of these approaches is that they do not require fault data, only the system in normal operating condition. The Bayesian Networks constitute an adequate formalism to represent and reason in conditions of uncertainty; however, as the complexity of the domain of the problem inherent in the representation of complex systems increases, the inference mechanisms of this type of networks are not efficient. To overcome this limitation, researchers have proposed Multiply Sectioned Bayesian Networks. These are an extension of the Bayesian Networks for the representation of large domains while ensuring the inference of the network efficiently. In this work, we propose a distributed method for faults detection in complex systems that uses Multiply Sectioned Bayesian Networks. The method was tested in faults detection in combinational logic circuits and simulations of a wind turbine. The results obtained show a comparable performance with the centralized method based on Bayesian Networks regarding of accuracy, but with a significant reduction in execution time. La detección de fallas en sistemas complejos ha adquirido una gran importancia, debido al posible impacto que tiene en la reducción de los costos de reparacióno para evitar pérdidas de producción en los sistemas industriales. En la literatura científica se han propuesto diferentes enfoques para la detección de fallas, algunos de los cuales se basan en las Redes Bayesianas. Una ventaja de estos enfoques es que no requieren de datos de fallas, solo del sistema en condición de operación normal. Las Redes Bayesianas constituyen un formalismo adecuado para representar y razonar en condiciones de incertidumbre; sin embargo, a medida que aumenta la complejidad del dominio del problema inherente a la representación de sistemas complejos, los mecanismos de inferencia de este tipo de redes no son eficientes. Para superar esta limitación, los investigadores han propuesto las Redes Bayesianas de Múltiples Secciones. Estas son una extensión de las Redes Bayesianas para la representación de dominios grandes, al tiempo que se garantiza la inferencia de la red de manera eficiente. En este trabajo, proponemos un método distribuido para la detección de fallas en sistemas complejos que utiliza las Redes Bayesianas de Múltiples Secciones. El método fue probado en la detección de fallas en circuitos lógicos combinacionales y en simulaciones de una turbina eólica. Los resultados obtenidos muestran un desempeño comparable con el método centralizado basado en Redes Bayesianas en términos de precisión, pero con una reducción significativa del tiempo de ejecución. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2019-01 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Oña García, A. L., (2019), Detección de fallas distribuida usando redes bayesianas de múltiples secciones, Tesis de Maestría, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencias Computacionales |
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