Detección de Fallos Basada en Riesgos Utilizando Redes Bayesianas Basadas en el Análisis de Modos de Falla y Efecto

En este artículo, los autores se centran en la introducción de un método híbrido para la detección de fallos basada en riesgos (FD) utilizando análisis de componentes principales dinámicos (DPCA) y redes bayesianas (BNs) basadas en el análisis de modos de falla y efecto (FMEA). El problema de FD ha captado gran interés en la aplicación industrial; sin embargo, los métodos para integrar el riesgo del proceso en el procedimiento de detección todavía son escasos. Sin embargo, es crítico evaluar el riesgo que cada posible fallo del proceso conlleva para diferenciar entre anormalidades no críticas para la seguridad y críticas para la seguridad, y así minimizar las tasas de alarma. El método propuesto utiliza una BN establecida a través del análisis FMEA del proceso supervisado y los resultados del análisis de componentes principales dinámicos para estimar un número de prioridad de riesgo modificado (