XVIII Conferencia de la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (CAEPIA), I Workshop en Aplicaciones de la Inteligencia Artificial para la Industria 4.0

Producción CientíficaEn este trabajo se afronta el problema de la detección e identificación de fallos en plantas industriales complejas. Dicho problema se aborda como una toma de decisiones basada en operadores lingüísticos OWA, lo cual permite fusionar diversos métodos de identificación de fallos (FI) alternativos. De esta manera la diagnosis de fallos resulta más robusta, y por otro lado el aspecto lingüístico de los operadores manejados encaja fácilmente en el contexto de la detección e identificación de fallos. La identificación se lleva a cabo usando varios métodos de FI muy utilizados, la solución de cada método se agrega usando operadores del tipo Ordered Weighed Average (OWA), basados en cuantificadores Regular Increasing Monotone (RIM). En este artículo se ha hecho una comparativa de los términos lingüísticos más conocidos para implementar estos operadores OWA-RIM en el contexto de la identificación de fallos. Esto se ha aplicado a un benchmak de plantas depuradoras de aguas residuales.Este trabajo forma parte del proyecto de investigación: MINECO/FEDER: DPI2015-67341-C2-2-R