Aislamiento de fallas a partir de mediciones de entrada-salida. - Leal Leal, Ivon Elena (2016)
Objetivos y método de estudio: La presente tesis tiene como objetivo general desarrollar un algoritmo para el aislamiento de fallas, en donde el requerimiento consiste en utilizar solamente información sobre las mediciones de entrada-salida del sistema. Como metodología se tiene realizar una revisión de la bibliografía referente a la generación de residuos a partir de datos de un sistema, los cuales están inspirados en métodos basados en observadores. Se prosigue con proponer un enfoque que nos permita tener residuos desacoplados de ciertas fallas. Contribuciones y conclusiones: Un punto importante en este trabajo fue demostrar que el aislamiento de fallas puede ser realizado directamente usando datos de entrada y salida del proceso, para esto se propone un enfoque basado en datos medidos para el aislamiento de fallas en sistemas muestreados, mediante un algoritmo de identiﬁcación. La propuesta de solución para el problema de aislamiento de fallas con generadores de residuos basados en observadores diseñados a partir de datos, está inspirado en la idea utilizada en los métodos de diagnóstico basados en redes neuronales, en los cuales existe una primera fase de entrenamiento en la que se selecciona las ponderaciones de la red neuronal y una segunda fase en la que se aplica la red neuronal diseñada en el diagnóstico de fallas. De hecho, la metodología estándar de diseño de observadores basados en datos sigue estas dos fases. A diferencia del algoritmo disponible en la literatura, en este trabajo se propone utilizar mediciones con una determinada falla, para así poder diseñar un observador sin sensibilidad a la falla presente en los datos del sistema. Utilizando información adecuada es posible construir generadores de residuos para lograr aislar un conjunto de fallas. El método propuesto es justiﬁcado técnicamente mediante experimentos realizados en un equipo de laboratorio DR300 de la marca AMIRAr. En donde los resultados en simulación obtenidos permiten aﬁrmar que el aislamiento es satisfactorio. Se veriﬁcó que es posible la detección de fallas a partir de datos mediante la utilización de un ejemplo de aplicación en un transformador, con lo que se realizó la redacción de un artículo “Data-driven approach to Observer-based incipient fault detection in Transformer” que fue aceptado para el IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition Latin America (IEEE/PES T&D LA 2016). Y gracias a los resultados de investigación que arrojo´ este tema de tesis, se tiene otro artículo “Aislamiento de Fallas en Sistemas Lineales Discretos a partir de Mediciones” para el Congreso Nacional de Control Automático 2016 (AMCA 2016).