Para mejorar la precisión del diagnóstico de fallas en unidades de agua fría, este artículo propone una estrategia de diagnóstico de fallas basada en EWMA-BN para unidades de agua fría. El modelo EWMA-BN realiza la detección de fallas a través del gráfico de control EWMA, utilizando sus límites de control como umbral para clasificar los datos de fallas de los indicadores de rendimiento en alto, bajo y normal. A través de estadísticas probabilísticas se obtiene una tabla de probabilidades condicionales, que junto con una tabla de probabilidades a priori obtenida del conocimiento experto se introducen en la Red Bayesiana para el diagnóstico de fallas. Se analizan las características del diagnóstico de fallas del modelo utilizando datos experimentales en términos de la cantidad, el orden y la integridad de los nodos de evidencia que se ingresan al modelo. Los resultados muestran que el método EWMA-BN tiene un efecto significativo en el diagnóstico de fallas comunes de las unidades de agua fría, el valor de la probabilidad posterior (resultado del diagnóstico) es mayor que 0.85, y a mayor cantidad de nodos de evidencia que se ingresen al modelo, más preciso es el resultado del diagnóstico; el orden de entrada de los nodos de evidencia no afecta el resultado final del diagnóstico; el uso de información incierta e incompleta mejora aún más la capacidad de diagnóstico del modelo. El modelo EWMA-BN fue validado con datos proporcionados por el Proyecto ASHRAE, y los resultados del diagnóstico fueron buenos.

Red Bayesiana;diagnóstico de fallas;gráfico de control EWMA;tabla de probabilidades condicionales;unidades de agua fría