Las restricciones de calidad, la constante necesidad de optimización y el deseo de independizar los procesos de la acción humana, han provocado un incremento progresivo en la automatización de los procesos industriales desde los años 60 hasta la actualidad. Esto ha permitido que las industrias cuenten con procesos complejos y altamente instrumentados, lo cual resulta en una gran cantidad de datos de operación disponibles. Esta cantidad de datos históricos, al igual que los nuevos datos tomados cada periodo de muestreo, pueden ser utilizados para detectar comportamientos atípicos o desviaciones no deseadas de las variables de proceso, o del comportamiento global del proceso. Aunque en los procesos industriales existen múltiples fuentes de fallas, principalmente en los equipos del proceso, el lazo de control también puede ser una fuente de falla dentro del mismo, típicamente originado por dos alternativas: una sintonización no adecuada del controlador PID (en concordancia con la dinámica actual del proceso) o un funcionamiento no adecuado de la válvula de control. Las técnicas tradicionales de detección están orientadas a considerar un espectro amplio de variables sin distinguir atributos típicos o específicos de los procesos de origen. Además, los operadores de proceso utilizan el mal desempeño del lazo de control como un potencial indicador de problemas en la válvula, lo cual no está directamente correlacionado. Esto hace que se limite la posibilidad de utilizar técnicas de auto-sintonía o sintonía adaptativa en el controlador, porque estarían ocultando una posible falla en la válvula. Esta investigación aborda el desarrollo de técnicas de detección, identificación y diagnóstico de fallas, específicamente orientadas al lazo de control y con la capacidad de separar en la etapa de diagnóstico, las fallas debido a la sintonía del controlador y aquellas debidas a fallas en las válvula.MaestríaMagister en Ingeniería Mecánica