Estudio comparativo de técnicas de detección de fallos basadas en el Análisis de Componentes Principales (PCA)

• D. Garcia-Alvarez ^[1] ; M.J. Fuente ^[1]
  1. [1] Universidad de Valladolid

     Universidad de Valladolid

     Valladolid, España

     
• Localización: Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI ), ISSN-e 1697-7920, Vol. 8, Nº. 3, 2011, págs. 182-195
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A comparative study of fault detection techniques based on Principal Components Analysis (PCA)
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    Este artículo describe y compara diferentes variantes de la detección de fallos mediante el análisis de componentes principales (PCA). PCA es una técnica estadística multivariante. Se describe como se puede diseñnar un sistema de detección de fallos mediante PCA y los estadísticos que se pueden calcular para construir los gráficos de control que permiten monitorizar el estado del proceso. Los distintos métodos basados en PCA que se comparan en este artículo son: PCA adaptativo (APCA), PCA multi-escala (MSPCA), PCA pesado exponencialmente (EWPCA), PCA con análisis externo (PCAEA) con su variante no lineal y PCA no lineal NLPCA. Para el estudio comparativo se van a valorar diferentes parámetros, tanto cualitativos como cuantitativos.

  • English

    This paper describes and compares different variations of fault detection using principal components analysis (PCA). PCA is a multivariate statistical technique. The paper describes how to design a fault detection system based on PCA, also it describes different statistics, these statistics are calculated to monitor the process state. The different methods compared in this paper are: adaptive PCA (APCA), multi-scale PCA (MSPCA), exponentially weighted PCA (EWPCA), PCA using linear and non-linear external analysis (PCAEA and PCANLEA) and nonlinear PCA (NLPCA). The comparative study is based on several quantitative and qualitative parameters.