Contributions to industrial process condition forecasting applied to copper rod manufacturing process

Author

Zurita Millán, Daniel

Director

Ortega Redondo, Juan Antonio

Codirector

Delgado Prieto, Miguel

Date of defense

2017-09-08

Pages

138 p.



Department/Institute

Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria Electrònica

Abstract

Ensuring reliability and robustness of operation is one of the main concerns in industrial anufacturing processes , dueto the ever-increasing demand for improvements over the cost and quality ofthe processes outcome. In this regard , a deviation from the nominal operating behaviours implies a divergence from the optimal condition specification, anda misalignment from the nominal product quality, causing a critica! loss of potential earnings . lndeed, since a decade ago, the industrial sector has been carried out a significant effort


Asegurar la fiabilidad y la robustez es uno de los principales objetivos en la monitorización de los procesos industriales, ya que estos cada vez se encuentran sometidos a demandas de producción más elevadas a la vez que se deben bajar costes de fabricación manteniendo la calidad del producto final. En este sentido, una desviación de la operación del proceso implica una divergencia de los parámetros óptimos preestablecidos, lo que conlleva a una desviación respecto la calidad nominal del producto final, causando así un rechazo de dicho producto y una perdida en costes para la empresa. De hecho, tanto es así, que desde hace más de una década el sector industrial ha dedicado un esfuerzo considerable a la implantación de metodologías de monitorización inteligente. Dichos métodos son capaces extraer información respecto a la condición de las diferentes maquinarias y procesos involucrados en el proceso de fabricación. No obstante, esta información extraída corresponde al estado actual del proceso. Por lo que obtener información respecto a la condición futura de dicho proceso representa una mejora significativa para poder ganar tiempo de respuesta para la detección y corrección de desviaciones en la operación de dicho proceso. Por lo tanto, la combinación del conocimiento futuro del comportamiento del proceso con la consecuente evaluación de la condición del mismo, es un objetivo a cumplir para la definición de las nuevas generaciones de sistemas de monitorización de procesos industriales. En este sentido, la presente tesis tiene como objetivo la propuesta de metodologías para evaluar la condición, actual y futura, de procesos industriales. Dicha metodología debe estimar la condición de forma fiable y con una alta resolución. Por lo tanto, en esta tesis se pretende extraer la información de la condición futura a partir de un modelado, basado en series temporales, de las señales críticas del proceso, para después, en base a enfoques no lineales de preservación de la topología, fusionar dichas señales proyectadas a futuro para conocer la condición. El rendimiento y la bondad de las metodologías propuestas en la tesis han sido validadas mediante su aplicación en un proceso industrial real, concretamente, con datos de una planta de fabricación de alambrón de cobre.

Keywords

Artificial intelligence; Fuzzy neural networks; Prognosis; Condition monitoring; Industrial plants; Time series analysis; Feature extraction; Machine learning; Forecasting; Predictive models

Subjects

621.3 Electrical engineering

Knowledge Area

Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria electrònica

Documents

TDZM1de1.pdf

11.34Mb

 

Rights

L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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