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https://hdl.handle.net/10495/35710Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Ramírez Urrego, Jhon Alexander | - |
| dc.contributor.author | Sarmiento Maldonado, Henry Omar | - |
| dc.contributor.author | López Lezama, Jesús María | - |
| dc.date.accessioned | 2023-06-29T00:37:23Z | - |
| dc.date.available | 2023-06-29T00:37:23Z | - |
| dc.date.issued | 2018 | - |
| dc.identifier.issn | 0798-1015 | - |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10495/35710 | - |
| dc.description.abstract | RESUMEN: Los procesos industriales involucran variables que deben ser gestionadas por sistemas de monitoreo. Diversos estados funcionales en los procesos industriales pueden ser detectados por sistemas de diagnóstico basados en información histórica de las variables y en inteligencia artificial. En este artículo se presenta una revisión sobre el diagnóstico de fallas en procesos industriales mediante inteligencia artificial, se presentan las generalidades, principales estrategias inteligentes utilizadas en el diagnóstico, y un análisis comparativo de los trabajos encontrados en la literatura técnica. | spa |
| dc.description.abstract | ABSTRACT: Industrial processes involve variables that must be managed by monitoring systems. Different functional states in industrial processes can be detected by diagnostic systems based on historical information of the variables and artificial intelligence. This article presents a review on the diagnosis of faults in industrial processes though artificial intelligence; it also presents the generalities, main intelligent strategies used in the diagnosis, and a comparative analysis of the works found in the technical literature. | spa |
| dc.format.extent | 16 | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher | Editorial Espacios | spa |
| dc.type.hasversion | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | spa |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ | * |
| dc.subject.mesh | Inteligencia Artificial | - |
| dc.subject.mesh | Artificial Intelligence | - |
| dc.title | Diagnóstico de fallas en procesos industriales mediante inteligencia artificial | spa |
| dc.title.alternative | Fault diagnosis in industrial processes through artificial intelligence | spa |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/article | spa |
| dc.publisher.group | Grupo de Manejo Eficiente de la Energía (GIMEL) | spa |
| oaire.version | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | spa |
| dc.rights.accessrights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
| dc.identifier.eissn | 2739-0071 | - |
| oaire.citationtitle | Espacios | spa |
| oaire.citationstartpage | 12 | spa |
| oaire.citationendpage | 27 | spa |
| oaire.citationvolume | 39 | spa |
| oaire.citationissue | 24 | spa |
| dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | spa |
| dc.publisher.place | Caracas, Venezuela | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 | spa |
| dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/ART | spa |
| dc.type.local | Artículo de investigación | spa |
| dc.subject.proposal | Diagnóstico de fallas | spa |
| dc.subject.proposal | Procesos industriales | spa |
| dc.description.researchgroupid | COL0010477 | spa |
| dc.subject.meshuri | https://id.nlm.nih.gov/mesh/D001185 | - |
| dc.relation.ispartofjournalabbrev | Esp. | spa |
| Aparece en las colecciones: | Artículos de Revista en Ingeniería | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| LopezJesus_2018_FallasProcesosIndustriales.pdf | Artículo de Investigación | 871.15 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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