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Los avances tecnologicos en general, y en el ambito de la industria en particular, conllevan el desarrollo y optimizacion de las actividades que en ella tienen lugar. Para alcanzar este objetivo, resulta de vital importancia detectar cualquier tipo de anomalia en su fase mas incipiente, contribuyendo, entre otros, al ahorro energetico y economico, y a una reduccion del impacto ambiental. En un contexto en el que se fomenta la reduccion de emision de gases contaminantes, las energias alternativas, especialmente la energia eolica, juegan un papel crucial. En la fabricacion de las palas de aerogenerador se recurre comunmente a materiales de tipo bicomponente, obtenidos a traves del mezclado de dos substancias primarias. En la presente investigacion se evaluan distintas tecnicas inteligentes de clasificacion one-class para detectar anomalias en un sistema de mezclado para la obtencion de materiales bicomponente empleados en la elaboracion de palas de aerogenerador. Para lograr los modelos inteligentes que permitan la deteccion de anomalias, se han usado datos reales extraidos de una planta de mezclado en operacion durante su correcto funcionamiento. Los clasificadores obtenidos para cada tecnica son validados a traves de anomalias generadas de manera artificial, obteniendose resultados altamente satisfactorios.

revista iberoamericana de automática e informática industrial

Detección de anomalías basada en técnicas inteligentes de una planta de obtención de material bicomponente empleado en la fabricación de palas de aerogenerador