@Article{SantiagoSQPRLVEGCRKTC:2022:NuPaEn,
               author = "Santiago, Orestes Llanes and Silva Neto, A. J. and Quiñones 
                         Grueiro, Marcos and Prieto Moreno, Alberto and Ramos 
                         Rodr{\'{\i}}guez, Adri{\'a}n and L{\'a}zaro, Jos{\'e} Manuel 
                         Bernal de and Verde Rodarte, Cristina and Echevarria, Lidice Camps 
                         and Galdeano, Jos{\'e} Luis Verdegay and Corona, Carlos Cruz and 
                         Rivero, Maibeth S{\'a}nchez and Knupp, Diego Campos and Torres, 
                         Pedro Rivera and Campos Velho, Haroldo Fraga de",
          affiliation = "{Universidad Tecnol{\'o}gica de La Habana} and {Universidad del 
                         Estado de Rio de Janeiro (UERJ)} and {Universidad Tecnol{\'o}gica 
                         de La Habana} and {Universidad Tecnol{\'o}gica de La Habana} and 
                         {Universidad Tecnol{\'o}gica de La Habana} and {Universidad 
                         Tecnol{\'o}gica de La Habana} and {Universidad Nacional 
                         Aut{\'o}noma de M{\'e}xico} and {Universidad Tecnol{\'o}gica de 
                         La Habana} and {Universidad de Granada (UGR)} and {Universidad de 
                         Granada (UGR)} and {Universidad Tecnol{\'o}gica de La Habana} and 
                         {Universidad del Estado de Rio de Janeiro (UERJ)} and {Universidad 
                         de Puerto Rico} and {Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais 
                         (INPE)}",
                title = "Nuevos paradigmas en el diagn{\'o}stico de fallos en sistemas 
                         industriales",
              journal = "Anales de la Academia de Ciencias de Cuba",
                 year = "2022",
               volume = "12",
               number = "1",
                pages = "1033",
             keywords = "Diagn{\'o}stico de Fallos, Procesos qu{\'{\i}}micos, Sistemas 
                         electromec{\'a}nicos, Redes de distribuci{\'o}n de agua.",
             abstract = ". Para lograr elevados niveles de producci{\'o}n con calidad y 
                         con una utilizaci{\'o}n eficiente de la materia prima, las 
                         industrias deben tener instalados sistemas de diagn{\'o}stico de 
                         fallos procesando la informaci{\'o}n obtenida por los sistemas de 
                         adquisici{\'o}n de datos y control. El funcionamiento de estos 
                         sistemas se ve afectado por el ruido, la p{\'e}rdida de 
                         informaci{\'o}n en los canales de comunicaci{\'o}n, la presencia 
                         de fallos no conocidos para el sistema de diagn{\'o}stico y en el 
                         caso de los sistemas de m{\'u}ltiples modos de operaci{\'o}n, 
                         por los fallos que se producen en las transiciones entre modos 
                         estacionarios ya que los m{\'e}todos de diagn{\'o}stico 
                         desarrollados para estos modos donde las variables mantienen 
                         valores estacionarios no son satisfactorios para la 
                         transici{\'o}n. M{\'e}todos. En el presente trabajo se presentan 
                         un grupo de nuevos paradigmas con propuestas de soluciones a estas 
                         problem{\'a}ticas utilizando de manera efectiva herramientas de 
                         agrupamiento, algoritmos h{\'{\i}}bridos, m{\'e}todos Kernel, 
                         manejo de datos, imputaci{\'o}n y otras provenientes de la 
                         inteligencia computacional. Las propuestas realizadas son 
                         validadas con problemas de pruebas que son casos de estudio 
                         establecidos en la literatura cient{\'{\i}}fica que representan 
                         procesos qu{\'{\i}}micos, sistemas electromec{\'a}nicos y redes 
                         urbanas de distribuci{\'o}n de agua. Resultados. Muestran la 
                         efectividad de las mismas y la posibilidad de que puedan aplicarse 
                         a procesos de diferentes tipos muy importantes para nuestro 
                         pa{\'{\i}}s en sus perspectivas de desarrollo, ahorro y cuidado 
                         del medio ambiente. ABSTRACT: Introduction. To achieve high levels 
                         of quality production with efficient use of raw materials, 
                         industries must have fault diagnosis systems for processing and 
                         analyzing the information obtained through data acquisition and 
                         control systems. The performance of fault diagnosis systems is 
                         affected by noise, information loss in the data acquisition 
                         process, the presence of unknown faults, and in the case of 
                         multi-mode processes, the occurrence of faults during transitions 
                         between stationary modes. The latter problem derives from the fact 
                         that diagnostic methods developed for stationary modes cannot be 
                         applied satisfactorily during transitions. Methods. In the present 
                         paper, a group of new paradigms is presented to provide solutions 
                         to the above-mentioned problems through the effective use of 
                         data-driven methods, clustering, imputation, hybrid algorithms, 
                         and computational intelligence tools. The proposals are validated 
                         in benchmark problems established as study cases in the scientific 
                         literature representing chemical processes, electromechanical 
                         systems, and urban water distribution networks. Results. Besides 
                         demonstrating the effectiveness of the proposals, the set of 
                         benchmark processes considered is very important for our country 
                         in its prospects for development, saving and caring of the 
                         environment.",
                 issn = "2304-0106",
                label = "lattes: 5142426481528206 14 SantiagoSGRMLVEGCRKTC:2022:NuPaEn",
             language = "es",
           targetfile = "1033-3913-2-PB.pdf",
                  url = "http://revistaccuba.sld.cu/index.php/revacc/article/view/1033/1298",
        urlaccessdate = "25 jun. 2024"
}