Patent ES-2871348-T3 (ES)
Title: Sistema y procedimiento para detectar y medir anomalías en la señalización procedente de componentes utilizados en procesos industriales
Inventor: MICHAN ALISON
IPC: G05B23/02
Filed: 2019-01-30
Granted: 2021-10-28
Abstract: Un procedimiento para detectar anomalías o indicaciones tempranas de fallos de equipo (43) en equipos industriales o plantas de producción (1) monitorizando datos de medición y/o parámetros de proceso (4) procedentes de componentes (5) utilizados en procesos industriales (6), caracterizado por las etapas de: medir y/o monitorizar los datos de medición o monitorizar, respectivamente, los parámetros de proceso (4) de componentes (5) utilizados en un proceso industrial (6) por medio de dispositivos de medición o sensores (2) e identificar espacios de tiempo del mismo tamaño (3) en los parámetros de medición y/o proceso (4) para espacios de tiempo en los que los componentes (5) utilizados en el proceso industrial (6) funcionan con normalidad, comprendiendo los parámetros de medición y/o proceso (4) valores de parámetros para una pluralidad de parámetros de medición/sensor (41) y/o variables de proceso (42), convertir los valores de parámetros (4) de la pluralidad de parámetros de medición/sensor (41) y/o variables de proceso (42) en códigos de procesamiento binario observables (91/911) para cada uno de los espacios de tiempo identificados, del mismo tamaño (3) y asignar los códigos de procesamiento binario (91/911) a una secuencia de estados almacenables de la cadena de Markov (821, 822,...,82x), generar una estructura de datos multidimensional (81) que comprende un número definible de valores variables de parámetros del modelo oculto de Markov (811, 812,...,81x), en el que los parámetros variables del modelo (811, 812,...,81x) de la estructura de datos multidimensional (81) se determinan por medio de un módulo de aprendizaje por máquina (8) aplicado a la secuencia de los estados almacenables de la cadena de Markov (821, 822,...,82x) con códigos de procesamiento binario asignados (91), y en el que los parámetros variables del modelo oculto de Markov (811, 812,...,81x) de la estructura de datos multidimensional (81) se varían y entrenan aprendiendo una frecuencia de estado normal (82) de ocurrencia de eventos de alarma basándose en los datos de medición y/o los parámetros de proceso (4) de los espacios de tiempo identificados, del mismo tamaño (3), inicializar y almacenar una pluralidad de valores de estado de probabilidad (83) aplicando la estructura de datos multidimensional entrenada (81/831, 832,...,83x) con los valores variables de parámetros del modelo oculto de Markov (811, 812,...,81x) a códigos de procesamiento binario previamente muestreados (912) con el mismo espacio de tiempo del mismo tamaño (3) que los valores de parámetros (4) de la pluralidad de parámetros de medición/sensor (41) y/o variables de proceso (42), determinar un primer valor umbral logarítmico (84) de una puntuación de la anomalía (841) ordenando los valores de los resultados logarítmicos de los valores de estado de probabilidad almacenados (83), y utilizar dicha estructura de datos multidimensional entrenada (81/831, 832,...,83x) con los valores variables de parámetros del modelo oculto de Markov (811, 812,...,81x) para monitorizar datos de medición y/o parámetros de proceso (4) recién medidos o determinados, respectivamente, de equipos o plantes industriales (1) utilizando el primer valor umbral logarítmico (84) de la puntuación de la anomalía (841) para detectar valores de datos de sensor anómalos (43) que podrían ser indicativos de un fallo inminente del sistema, en el que, para una activación con los valores de datos de sensor anómalos (43), se genera un valor de resultado logarítmico (85) del valor de estado de probabilidad (83) de los datos de medición y/o parámetros de proceso (4) recién medidos o determinados, respectivamente, y se compara con los valores de estado de probabilidad almacenados (83) basándose en dicho primer valor umbral logarítmico (84) de la puntuación de la anomalía (841).