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Artículo

dc.creatorCeballos Guerrero, Rafaeles
dc.creatorGómez López, María Teresaes
dc.creatorMartínez Gasca, Rafaeles
dc.creatorValle Sevillano, Carmelo deles
dc.date.accessioned2022-10-20T10:33:20Z
dc.date.available2022-10-20T10:33:20Z
dc.date.issued2006
dc.identifier.citationCeballos Guerrero, R., Gómez López, M.T., Martínez Gasca, R. y Valle Sevillano, C.d. (2006). Integración de técnicas basadas en modelos para la determinación de la diagnosis mínima de un sistema. Inteligencia Artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, 10 (31), 41-52.
dc.identifier.issn1137-3601es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11441/138168
dc.description.abstractActualmente son dos las comunidades que trabajan en la diagnosis basada en modelos, FDI y DX. Aunque sus investigaciones se desarrollan en paralelo, suelen trabajar por separado. Este trabajo propone una integración de las técnicas provenientes de ambas metodologías?as. En un primer paso el sistema es dividido en conjuntos de componentes de forma que el proceso de diagnosis puede ser realizado de forma independiente en cada conjunto. A su vez, cada uno de estos conjuntos ser? dividido en nodos para lograr agrupar aquellos componentes donde no resulta posible diferenciar fallos simples. De esta forma se consigue aumentar de forma automática la eficiencia del proceso de diagnosis, sin disminuir la diagnosticabilidad del sistema, ya que la información relevante para el proceso de diagnosis es mantenida. Combinando adecuadamente los nodos detectados previamente, se obtienen nuevas restricciones donde sólo aparecerán variables asociadas a sensores del sistema. Estas restricciones permiten generar una matriz de firmas que confiere la base para la obtención de la diagnosis del sistema. La diagnosis mínima se genera usando la matriz de firmas y una serie de reglas establecidas. La evaluación de la matriz de fallos y del conjunto de reglas se hace en línea, el resto del proceso puede hacerse de forma automática y fuera de línea.es
dc.description.sponsorshipMinisterio de Ciencia y Tecnología DPI2003-07146-C02-01es
dc.formatapplication/pdfes
dc.format.extent11es
dc.language.isospaes
dc.publisherAsociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA)es
dc.relation.ispartofInteligencia Artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, 10 (31), 41-52.
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectDiagnosis basada en modeloses
dc.subjectFDIes
dc.subjectDXes
dc.subjectDiagnosis mínimaes
dc.titleIntegración de técnicas basadas en modelos para la determinación de la diagnosis mínima de un sistemaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees
dcterms.identifierhttps://ror.org/03yxnpp24
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticoses
dc.relation.projectIDDPI2003-07146-C02-01es
dc.relation.publisherversionhttp://journal.iberamia.org/public/Vol.1-14.html#2006es
dc.journaltitleInteligencia Artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificiales
dc.publication.volumen10es
dc.publication.issue31es
dc.publication.initialPage41es
dc.publication.endPage52es
dc.contributor.funderMinisterio de Ciencia Y Tecnología (MCYT). Españaes

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