La competitividad inherente al sector industrial ha provocado la progresiva inclusión de sistemas automatizados en todos los procesos de producción. Características como la fiabilidad, disponibilidad, seguridad y protección medioambiental son deseables en todos los sistemas automatizados. La detección temprana de malfuncionamientos o fallos en dichos sistemas evitan pérdidas personales, económicas y medioambientales. Por todo ello, la investigación y desarrollo de nuevos métodos de detección de fallos ha sido un área de interés científica en los últimos años. Las técnicas de detección de fallos se pueden clasificar en dos grandes grupos, las basadas en modelos explícitos del proceso y aquellas basadas en grandes conjuntos de datos históricos del proceso. Las primeras son técnicas asentadas y robustas, sin embargo pueden presentar ciertos problemas cuando no se dispone de un modelo del proceso o éste es difícil de identificar. Por otro lado, el segundo grupo utiliza como base para el método de detección un conjunto de datos recogidos del proceso. Las dificultades para este tipo de métodos se presentan cuando la detección de fallos se aplica a sistemas dinámicos que funcionan en varios modos de funcionamiento, o cuando los sistemas varían a lo largo del tiempo. Esta tesis tiene como objetivo principal desarrollar nuevos métodos de detección de fallos que aporten soluciones a las dificultades antes expuestas.
La principal novedad de la tesis es la aplicación de métodos de error acotado en el desarrollo de los nuevos métodos de detección de fallos. Los métodos de error acotado consideran la presencia de un término aditivo de error en la medidas cuyo valor está acotado por un límite predefinido, es decir, estas medidas están afectadas con un error cuyo tamaño tiene una cota predefinida. Ésa es la hipótesis inicial a partir de la cual se pueden realizar diferentes inferencias, útiles en el campo de la detección de fallos. Hay que resaltar que los métodos de error acotado pueden modelar ruido en las medidas, perturbaciones no medibles, incertidumbres en parámetros, error en las mediciones, etc.
Los métodos de detección desarrollados se podrán aplicar a sistemas dinámicos que funcionan en varios puntos de operación. Además también se realizará la detección de fallos en las transiciones entre los distintos puntos de operación. Se define punto de operación de un sistema cómo el funcionamiento donde se mantienen estables las características del sistema o dicho de otra forma donde el sistema permanece en un estado estacionario.
La tesis se ha dividido en los siguientes capítulos.
El Capítulo 1 presenta los conceptos y definiciones que se utilizan en esta tesis, así como los objetivos principales que se persiguen.
En el Capítulo 2 se presenta una revisión de las principales técnicas de detección de fallos que se han aplicado con mayor éxito en el pasado. Estas técnicas se dividen en dos grandes bloques, aquellas que se basan en modelos explícitos del sistema monitorizado y las basadas en la información extraída de los datos.
En el Capítulo 3 se presenta un nuevo método de detección de fallos basado en un sistema de predicción intervalar. El sistema de predicción proporciona un valor máximo y mínimo para la salida del sistema monitorizado en cada instante de tiempo. Si la salida del sistema no se encuentra entre dichos valores, el sistema de detección avisa de la presencia de un fallo. Este método de detección de fallos propuesto se basa en datos históricos y no usa modelos globales del sistema. En cada instante de tiempo se utiliza un método basado en error acotado que consulta el histórico de datos, identifica un modelo local y realiza la predicción de la salida. La principal aportación del capítulo es el desarrollo de un método capaz de predecir de forma intervalar la salida de un sistema que puede tener comportamientos no lineales e incluir ciertas incertidumbres acotadas.
En el Capítulo 4 se presenta un método detección de fallos basado en la generación de un residuo o discrepancia entre la salida del sistema medida y la estimación de la misma. Dicho residuo se genera a partir del histórico de datos obtenido del sistema monitorizado y de su salida actual. En cada instante de tiempo se obtiene un residuo y un umbral o valor máximo permitido para el residuo. Si el residuo en un instante de tiempo es mayor que el umbral definido, el sistema de detección avisa de la presencia de fallo en el sistema. La aportación principal de este capítulo ha sido el desarrollo de una expresión explícita que proporciona de forma eficiente el residuo y el valor del umbral máximo permitido.
Los métodos de detección que se presentan en los Capítulos 3 y 4 se basan en datos. Utilizan un histórico de medidas del sistema monitorizado en unas condiciones determinadas, con lo cual únicamente son aplicables a sistemas cuyos parámetros de funcionamiento no cambian a lo largo del tiempo de vida del mismo. Con el fin de poder abordar la detección de fallos en aquellos sistemas variantes a lo largo del tiempo, en el Capítulo 5 se propone un nuevo sistema de detección basado en un modelo paramétrico del sistema. Asumiremos que el sistema se puede aproximar a un modelo lineal pero variante con el tiempo. La principal aportación del capítulo es la forma de obtener los parámetros del modelo. Se introduce un nueva técnica basada en error acotado con factor de olvido. En cada instante de tiempo se obtiene una predicción intervalar consistente con las últimas medidas obtenidas del sistema y la cota de error asumida en dichas medidas.
Por último se incluye un apartado de conclusiones y futuras líneas de investigación, donde se enumeran las distintas técnicas presentadas y se sugieren futuras direcciones de investigación abiertas por esta tesis.
Para finalizar se han añadido dos apéndices, en el primero se detalla el método del zonotope utilizado en el Capítulo 3 y en el segundo se describen los ejemplos utilizados para evaluar los métodos de detección propuestos en la presente tesis.
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