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dc.contributor.authorSarmiento, Henry-
dc.contributor.authorIsaza Narváez, Claudia Victoria-
dc.contributor.authorKempowsky Hamon, Tatiana-
dc.contributor.authorVeronique LeLann, Marie-
dc.date.accessioned2022-01-31T20:18:09Z-
dc.date.available2022-01-31T20:18:09Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.issn0716-8756-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10495/25718-
dc.description.abstractRESUMEN: Este artículo presenta una metodología para predecir estados funcionales en procesos complejos a partir de la estimación de grados de pertenencia difusos. La propuesta integra una medida estática como es el resultado de un clasificador difuso entrenado con los datos históricos del proceso y un algoritmo de estimación basado en la teoría de Markov para eventos discretos. La propuesta, que puede ser integrada a un sistema de monitoreo de sistemas complejos, comprende dos etapas: una etapa de entrenamiento fuera de línea para definir el clasificador difuso y el estimador; y una etapa en línea donde se realizan la clasificación de la situación actual del proceso y la estimación del estado funcional para el siguiente tiempo de muestreo. La propuesta desarrollada para la estimación de estados funcionales permite utilizar cualquier método de agrupamiento difuso que suministre la información base que requiere la metodología. La metodología fue probada con éxito en un sistema de monitoreo para una línea de transmisión de energía y en el monitoreo de un sistema de caldera.spa
dc.description.abstractABSTRACT: This paper presents a methodology to predict functional states in complex processes from the estimation of fuzzy membership degrees. The proposal integrates a static measure, such as the result of a fuzzy classifier trained with historical process data, and an estimation algorithm based on Markov theory for discrete events. The proposal, which can be integrated to the monitoring of complex systems, provides two stages: an off-line training stage to define the fuzzy classifier and the estimator; and an online stage where the classification of the current process situation and the estimation of the next functional state are performed. The proposal for the estimation of functional states allows using any fuzzy clustering method that provides the information required by the methodology. The proposed methodology was successfully tested on a monitoring system for a power transmission line and in the monitoring of a boiler systemspa
dc.format.extent20spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.publisherCentro de Información Tecnológicaspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.titleEstimación de estados funcionales en procesos complejos con base en agrupamiento difusospa
dc.title.alternativeEstimation of functional states in complex processes based on fuzzy clusteringspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.publisher.groupSistemas Embebidos e Inteligencia Computacional (SISTEMIC)spa
dc.identifier.doi10.4067/S0718-07642013000200010-
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.identifier.eissn0718-0764-
oaire.citationtitleInformación Tecnológicaspa
oaire.citationstartpage79spa
oaire.citationendpage98spa
oaire.citationvolume24spa
oaire.citationissue2spa
dc.rights.creativecommonsDerechos reservados - Está prohibida la reproducción parcial o total de esta publicaciónspa
dc.publisher.placeLa Serena, Chilespa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1spa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/ARTspa
dc.type.localArtículo de investigaciónspa
dc.subject.lembConjuntos difusos-
dc.subject.lembFuzzy sets-
dc.subject.lembPredicciones-
dc.subject.lembForecasting-
dc.subject.lembProcesos de Markov-
dc.subject.lembMarkov processes-
dc.subject.proposalProcesos industriales - Automatizaciónspa
dc.description.researchgroupidCOL0039045spa
dc.description.researchgroupidCOL0010717spa
dc.relation.ispartofjournalabbrevInf. tecnol.spa
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