Sistema experto para el diagnóstico de fallos en bombas de agua de alimentar calderas

Fecha

2017

Autores

Abreu López, Ailet
Abreu García, José Rafael
Morejón Ortega, Alejandro

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Editor

Resumen

El diagnóstico de fallos en las bombas de agua de alimentar es fundamental para el aumento de la disponibilidad de las calderas y la consecuente reducción de las pérdidas por energía indisponible, para ello se presenta un Sistema Experto que cuenta con cuatro bases de conocimiento desarrolladas en UCShell, de esta forma se brinda modularidad al sistema y posibilidad de una futura expansión de su conocimiento sin mayores complicaciones. Tres de las bases de conocimiento se encargan de inferir las causas de un síntoma previamente elegido por el usuario en la base de conocimiento restante, síntomas estos que constituyen los de mayor relevancia a criterio de los expertos. El Sistema Experto obtenido responde satisfactoriamente a las pruebas realizadas y se desenvuelve de manera similar a la de un experto humano pero con mayor rapidez y eficacia, además brinda un ambiente de preguntas y respuestas agradable al usuario.

Descripción

Palabras clave

Sistema Experto, Diagnóstico de Fallos, Bombas de Agua, UCShell, Calderas Generadoras de Vapor

Citación

Citar según la fuente original: ARBOLAEZ, D. A. S. 2012. Análisis de la aplicabilidad de los métodos de solución de problemas de la inteligencia artificial en el problema diagnóstico. BADARÓ, S., IBAÑEZ, L. J. & AGÜERO, M. J. 2013. Sistemas Expertos: Fundamentos, Metodologías y Aplicaciones. Ciencia y Tecnología, 13, 349-364. BELLO, R., VALDIVIA, Z., GARCÍA, M. & REYNOSO, L. 2002. Aplicaciones de la inteligencia artificial. Ediciones de la Noche, Guadalajara, Jalisco, México, 970(27), 177. CASTILLO, E. & ALVAREZ, E. 1991. Expert systems: uncertainty and learning, WIT Press. CHERKASSKY, V. M. 1986. Bombas, ventiladores, compresores, Moscú, Mir. DOMÍNGUEZ, P. L. H., PUIG, M. C., IZNAGA, J. M. D. O. & GARCÍA, S. F. F. 2008. Optimización del mantenimiento preventivo utilizando las técnicas de diagnóstico integral. Fundamento teóricopráctico. Ingeniería Energética, 29(2), 14-25. GARCÍA, A. P. 2013. Características de los equipos principales instalados en las plantas térmicas, URQUIZA, M. M. C. . GARCÍA, E., MORANT, F., CORRECHER, A., QUILES, E. & LLANES, O. 2009. Seguimiento de Estado, Diagnóstico de Fallos y Mantenimiento Industrial: una visión integrada. Proceedings of the Novena Semana Tecnológica, 19-23. HENRION, M. 2013. Practical issues in constructing a Bayes' belief network. arXiv preprint arXiv:1304.2725. HINKLE, D. & TOOMEY, C. 1995. Applying case-based reasoning to manufacturing. AI magazine, 16(1), 65. ISERMANN, R. 1998. On fuzzy logic applications for automatic control, supervision, and fault diagnosis. Systems, Man and Cybernetics, Part A: Systems and Humans, IEEE Transactions on, 28, 221-235. KOPPEN-SELIGER, B. & FRANK, P. Fault detection and isolation in technical processes with neural networks. Decision and Control, 1995., Proceedings of the 34th IEEE Conference on, 1995. IEEE, 2414-2419 MOLINA, A. L. J. 2011. Factibilidad técnico- económica para la introducción del mantenimiento por diagnóstico. Tesis en opción al título de Ingeniero Mecánico, Universidad de Cienfuegos “Carlos Rafael Rodríguez” O’LEARY, D. E. 2008. Expert Systems. AI Magazine, 18(3), 49-52. ORTEGA, R. H., MÉNDEZ, C. A. C., CASTAÑEDA, F. & RODRÍGUEZ, J. L. M. 2013. Sistema Basado en Casos para el diseño de engranajes cilíndricos con contacto exterior. Ingeniería Mecánica, 16, 152-160. PYTEL, P., UHALDE, C., RAMÓN, H. D., CASTELLO, H., TOMASELLO, M., POLLO CATTANEO, M. F., BRITOS, P. V. & GARCÍA MARTÍNEZ, R. Ingeniería de requisitos basada en técnicas de ingeniería del conocimiento. XIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación, 2011. QUINTANAR, T. L. 2007. Sistemas Expertos y sus aplicaciones. Tesis de Licenciatura Universidad autónoma del Estado de Hidalgo. RODRÍGUEZ, J. L. M., FERREIRO, A. M. B. & MÉNDEZ, C. A. C. 2012. Utilización de Sistemas Basados en Reglas y en Casos para diseñar transmisiones por tornillo sinfín. Ingeniería Mecánica, 15, 01-09. ROLSTON, D. W., GAMA, A. P. & ZISKIEND, I. T. 1990. Principios de inteligencia artificial y sistemas expertos, McGraw-Hill. ROMÁN, J. V., GARCÍA, R. C. & JJ. GARCÍA RUEDA 2006. Inteligencia en redes de comunicaciones. Sistemas basados en conocimiento. Minería de Datos. Universidad Carlos III, Madrid. VEGEGA, C., PYTEL, P., RAMÓN, H. D., RODRÍGUEZ, D., POLLO CATTANEO, M. F., BRITOS, P. V. & GARCÍA MARTÍNEZ, R. Formalización de Dominios de Negocio para Proyectos de Explotación de Información basada en Técnicas de Ingeniería del Conocimiento. XVIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación, 2012.