Llanes Santiago, O., Silva Neto, A. J., Quiñones Grueiro, M., Prieto Moreno, A., Rodríguez Ramos, A., Bernal de Lázaro, J. M., Verde Rodarte, C., Camps Echevarría, L., Verdegay Galdeano, J. L., Cruz Corona, C., Sánchez Rivero, M., Knupp, D. C., Rivera Torres, P., Campos Velho, H. F., Nuevos Paradigmas en el Diagnóstico de Fallos en Sistemas Industriales – Premio Anual Academia de Ciencias de Cuba, 2020, Anales de la Academia de Ciencias de Cuba, Vol. 12, No. 1, 2022, pp. e1033.1-9.
Introdução. Para atingir altos níveis de qualidade de produção com uso eficiente de matérias-primas, as indústrias devem ter sistemas de diagnóstico de falhas para processar e analisar as informações obtidas por meio de sistemas de aquisição e controle de dados. O desempenho dos sistemas de diagnóstico de falhas é afetado por ruído, perda de informações no processo de aquisição de dados, presença de falhas desconhecidas e, no caso de processos multimodais, ocorrência de falhas durante as transições entre os modos estacionários. O último problema deriva do fato de que os métodos diagnósticos desenvolvidos para modos estacionários não podem ser aplicados satisfatoriamente durante as transições. Métodos. No presente trabalho, um grupo de novos paradigmas é apresentado para fornecer soluções para os problemas acima mencionados através do uso efetivo de métodos baseados em dados, agrupamento, imputação, algoritmos híbridos e ferramentas de inteligência computacional. As propostas são validadas em problemas de referência estabelecidos como casos de estudo na literatura científica representando processos químicos, sistemas eletromecânicos e redes de distribuição de água urbana. Resultados. Além de demonstrar a eficácia das propostas, o conjunto de processos de referência considerados é muito importante para o nosso país em suas perspectivas de desenvolvimento, economia e cuidado com o meio ambiente.