Esta investigación presenta un Sistema de Diagnóstico de Fallas Adaptativo para redes BACnet en sistemas HVAC basado en el análisis de vectores hiperdimensionales, una solución orientada a la detección de anomalías en tiempo real y a la identificación automática de fallos en equipos de climatización. BACnet actúa como el lenguaje estandarizado que unifica datos de sensores y actuadores de HVAC, y el uso de vectores hiperdimensionales permite representar flujos de datos complejos como puntos en un espacio de alta dimensión donde patrones normales y anómalos se separan de forma eficiente.

El enfoque convierte lecturas de temperatura, presión, caudal y humedad en representaciones vectoriales extremadamente largas que facilitan comparaciones rápidas y robustas frente al ruido. La comparación entre vectores se realiza mediante métricas de distancia y similitud como la distancia euclidiana o la similitud coseno, y un umbral adaptativo determina cuándo una observación se considera anómala. Para mantener la eficiencia computacional se emplean técnicas de reducción de dimensionalidad que conservan la información crítica y permiten detección en tiempo real incluso en instalaciones con gran volumen de datos.

En pruebas sobre una red BACnet simulada se inyectaron fallos típicos como sensores defectuosos, actuadores atascados y válvulas con respuesta degradada, y el sistema demostró una detección más rápida y precisa frente a enfoques basados en reglas o estadísticas básicas. Los beneficios estimados incluyen mejoras operativas entre 15 y 20 por ciento y reducciones en costes de mantenimiento del 10 al 15 por ciento en edificios comerciales tipo, resultados validados de forma independiente y reproducibles en entornos virtualizados.

El modelo algorítmico combina la generación de vectores hiperdimensionales con una etapa de reducción y un esquema de umbrales dinámicos para minimizar falsos positivos y falsos negativos. Además de la detección, el sistema aporta diagnóstico al correlacionar patrones anómalos con fallos conocidos, facilitando acciones proactivas como alertas para mantenimiento o ajustes automáticos de otros subsistemas HVAC para mitigar el impacto en confort y consumo energético.

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En resumen, la combinación de análisis hiperdimensional con datos BACnet ofrece un marco escalable, adaptable y matemáticamente sólido para el mantenimiento proactivo de HVAC en edificios inteligentes, y Q2BSTUDIO está preparada para desarrollar, integrar y asegurar soluciones a medida que maximicen la eficiencia operativa y reduzcan costes de mantenimiento.