Estadística multivariable para detección de anomalías:

• LUIS ANTONIO AMEZQUITA BROOKS ^[1] ; SALMA SALAZAR MARTINEZ ^[1] ; DIANA HERNANDEZ ALCANTARA ^[2] ; FRANCISCO VILLAREAL VALDERRAMA ^[1] ; IGOR LOBODA ^[3] ; LUIS TAKANO DE LA CRUZO ^[2]
  1. [1] U. Autónoma de Nuevo León, México
  2. [2] U. de Monterrey, México
  3. [3] Instituto Politécnico Nacional, México

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• Localización: Revista DYNA, ISSN-e 0012-7361, ISSN 0012-7361, Vol. 99, Nº 2, 2024, págs. 208-214
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Aplicación en un turborreactor
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• Resumen

  • Aunque el poder computacional de los sistemas embebidos ha aumentado en los últimos años, estos sistemas cada vez son responsables de un número mayor de tareas. Esto aumenta el interés por los algoritmos con bajo coste computacional para lograr que la operación de los procesos sea más eficiente y confiable. Esto es de particular relevancia en el caso de las computadoras de vuelo usadas en las aeronaves autónomas. La detección, el aislamiento y la identificación de fallas ayudan en estrategias de gestión para mejorar tanto el mantenimiento predictivo como la seguridad operativa. Este artículo combina una representación basada en componentes principales con estadística multivariada para detectar y aislar anomalías en procesos. El resultado es un algoritmo con bajo coste computacional, el cual se validó con mediciones experimentales en un turborreactor antes y después de años de funcionamiento. Los resultados muestran que el algoritmo desarrollado es capaz de determinar con éxito los componentes de ensuciamiento en el turborreactor.