Resumen:
En la investigación se aborda la temática de las Redes Neuronales Artificiales,
aplicada a los procesos industriales en específico al proceso de enfriamiento del mineral
reducido en la Planta de Hornos de Reducción de la empresa “Cmdte. Ernesto Che
Guevara”. Para el desarrollo de la investigación se identificaron las principales variables que
caracterizan el proceso y se tomaron unas series de datos que comprenden un periodo
de 4 meses de explotación de la instalación, a la cual se le realizó un análisis de
regresión paso a paso hacia atrás, determinando que las principales variables que
influyen en la temperatura del mineral a la salida son, el flujo y la temperatura del agua de enfriamiento. Este análisis también permitió determinar que el coeficiente de correlación lineal no alcanzó valores superiores al 57,19 %. Las técnicas de inteligencia artificial permitieron la creación de una Red Neuronal del tipo
Cascade – Forward Backpropagation de cuatro capas, capaz de identificar el proceso de enfriamiento con tal exactitud alcanzando valores de coeficiente de correlación de hasta un 92 % en su entrenamiento, de hasta un 93 % en su validación y hasta de un 74 % en su generalización.
