Diagnosis progresiva en el tiempo de sistemas dinámicos

Abstract

En este trabajo se presenta un nuevo avance en la metodología objeto de estudio por los mismos autores presentada en trabajos anteriores, esta nueva aproximación se basa en realizar detección y diagnosis en momentos tempranos de la evolución de un sistema dinámico, el cual evoluciona desde una situación estable a otra distinta también estable, siendo en esos cambios o pulsos de control en los momentos en los que el fallo será detectado y posteriormente diagnosticado, esta detección y diagnosis temprana se realizará mediante aprendizaje supervisado, el cual se realiza off-line:, obteniendo tres árboles de decisión para realizar diagnosis en un tercio, dos tercios y al final del transitorio. Debemos tener en cuenta que los datos con los que el sistema trabaja pueden obtenerse mediante adquisición del sistema real o mediante simulaciones como es el caso, es de resaltar que las situaciones se han realizado en presencia de ruido, adecuando el exhaustivo tratamiento de los datos a minimizar en lo posible el impacto de este sobre el aprendizaje.