Resumen

A través de la herramienta de detección y diagnóstico de fallas (FDD) es posible incrementar la eficiencia y la seguridad de los procesos al detectar síntomas particulares en las fases tempranas de la ocurrencia de fallas. Sin embargo, la detección de fallas se hace compleja en los circuitos de control de los procesos químicos, debido a los efectos de enmascaramiento de la retroalimentación. Este estudio presenta una revisión sobre diversos modelos de FDD y aborda aspectos como  terminología y conceptos empleados en el área de monitoreo de procesos, aplicaciones industriales, métodos basados en datos, enfoques y modelos basados en FDD, y diferentes tipos de técnicas, incluyendo enfoques híbridos y pronóstico de fallas.

• Materias:Localización de fallas (Ingeniería) Control de procesos industriales
• Subjects:Troubleshooting (Engineering) Industrial process control
• Palabras claves:Proceso industrial, Detección de fallas, Diagnóstico de fallas, Pronóstico de fallas, Métodos basados en datos, Conocimiento basado en datos, Método híbrido
• Keywords:Industrial process, Fault detection, Fault diagnosis, Fault prognosis, Data-driven methods, Model-based methods, Knowledge-based methods, Hybrid method