SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.32 número1Diseño y análisis sistémico de una red backhaul autogestionable en topologías estrella y anillo para conectividad rural en CaldasEstimación de la función de contabilidad usando remuestreo Jackknife y transformaciones índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • En proceso de indezaciónCitado por Google
  • No hay articulos similaresSimilares en SciELO
  • En proceso de indezaciónSimilares en Google

Compartir


Ciencia e Ingeniería Neogranadina

versión impresa ISSN 0124-8170versión On-line ISSN 1909-7735

Resumen

COTE-BALLESTEROS, Jorge E.; GRISALES PALACIOS, Victor Hugo  y  RODRIGUEZ-CASTELLANOS, Jhon Edisson. Un algoritmo de selección de variables de enfoque híbrido basado en información mutua para aplicaciones de sensores blandos industriales basados en datos. Cienc. Ing. Neogranad. [online]. 2022, vol.32, n.1, pp.59-70.  Epub 03-Jun-2022. ISSN 0124-8170.  https://doi.org/10.18359/rcin.5644.

El desarrollo de sensores virtuales que predicen el resultado o producto deseado requiere una cuidadosa selección de variables de entrada para la construcción del modelo. En un entorno industrial, los conjuntos de datos contienen muchas medidas del sistema de instrumentación; sin embargo, estas variables suelen ser información no relevante o excesiva. Este artículo propone un algoritmo de selección de variables basado en el examen de información mutua, el análisis de redundancia y la reducción de variables para el modelado de sensores blandos. En la primera etapa se realiza un cálculo de relevancia para seleccionar variables importantes utilizando el criterio de información mutua. Luego, se realiza la detección y exclusión de variables redundantes, penalizando las variables no deseadas. Finalmente, el subconjunto de variables más relevante se determina a través de un método de envoltura utilizando la métrica Cp de Mallows para evaluar el rendimiento de la predicción de ajuste. El enfoque se aplicó con éxito para estimar la concentración de etanol para un proceso de columna de destilación utilizando una arquitectura de sistema de inferencia difusa basada en red adaptativa como un modelo de regresión dinámica no lineal. Se realizó un estudio comparativo considerando la aplicación del análisis de correlación y el método propuesto en este estudio. Los resultados de la simulación muestran la efectividad del enfoque propuesto en la selección de variables proporcionando una reducción en la búsqueda de modelos adecuados que logren resultados más rápidos para el desarrollo de sensores blandos orientados a aplicaciones industriales.

Palabras clave : basado en datos; selección de características de la columna de destilación; procesos industriales; información mutua; Sensor blando.

        · resumen en Inglés     · texto en Inglés     · Inglés ( pdf )