Metodologías para la construcción de sistemas de detección y diagnóstico de fallas

Abstract

Actualmente los sistemas de producción industrial son de una gran complejidad, misma que repercute en todos los niveles de control de los procesos (regulaciones, supervisión, etc.). Al mismo tiempo, los sistemas son sometidos a altos niveles de desempeño y deben satisfacer criterios de calidad exigentes, lo cual conlleva al diseño de sistemas de control que respondan apropiadamente ante diferentes condiciones de funcionamiento y asegurando niveles de confiabilidad suficientes. Cuando el sistema de producción es dotado con esos sistemas de control y confiabilidad, entonces es capaz de adaptarse rápidamente a perturbaciones y fluctuaciones que intervienen sobre el sistema y su ambiente con el objetivo de mantener condiciones seguras de producción. En este orden de ideas, el diagnóstico se refiere en distinguir las condiciones de fallas, a partir de las observaciones de las condiciones de operación, y en identificar las variables que funcionan en modos de excepción. En este contexto, el trabajo desarrollado constituye un elemento que interviene en la gestión de los sistemas de producción, en particular en su evolución entre modos nominales y modos de excepción (modos de fallas). El interés particular del trabajo está asociado a la seguridad de funcionamiento, esto es, los aspectos de monitoreo-diagnóstico, los cuales permiten distinguir los modos de excepción. En general, el monitoreo-diagnóstico se define por el conjunto de acciones que se aplican con el objeto de detectar, localizar y diagnosticar los modos de excepción. Los elementos fundamentales de un sistema de monitoreo-diagnóstico son los filtros de detección y diagnóstico de fallas. Los filtros de detección y diagnóstico de fallas tienen dos funciones primordiales: la primera es la generación de residuos que informan sobre la ocurrencia de un modo de excepción. La segunda es, a partir del análisis de los residuos, indicar cual dispositivo está en falla. En este trabajo, por un lado, se aplica la filosofía de síntesis de filtros basada en modelos matemáticos analíticos de los diversos componentes del sistema de producción. Se aborda el problema de construcción de sistemas de detección y diagnóstico de fallas para los procesos dinámicos que se describen en el espacio de estados. Así, se consideran los sistemas lineales variantes e invariantes en el tiempo, al igual que una clase de sistemas no lineales. Los filtros se conciben a partir de observadores de estados y del procedimiento de eliminación de estados. El diagnóstico de las fallas se asegura por medio de una condición de invertibilidad del sistema definido por las salidas y las fallas. Dichas fallas se reconstruyen por medio de un sistema inverso. Las alternativas de diseño se obtienen a partir de: - El observador generalizado de Luenberger, el cual permite dotar la matriz dinámica del error de estimación de una estructura apropiada para el diagnóstico de las fallas. - La reconstrucción de los modos de fallas por medio de un observador y un sistema inverso por la izquierda del error de estimación. - La reconstrucción de los modos de fallas utilizando la eliminación de estados. De igual manera, se aborda el problema de detección robusta de fallas. Así, se presentan métodos para el diseño de filtros robustos basados en observadores de entrada desconocida, en observadores generalizados y en problemas de síntesis de controladores óptimos robustos. Por otro lado, se aplican métodos de la inteligencia artificial, particularmente las redes neuronales, para la construcción de filtros de detección de fallas. Básicamente, los filtros se fundamentan en modelos inversos neuronales, los cuales permiten reconstruir los modos de fallas.