Diseño de observadores continuos para diagnóstico de fallas a partir de datos muestreados - Sánchez Rivera, Luis Angel (2018)
Objetivos y método de estudio: ´ El objetivo general del presente trabajo es desarrollar un algoritmo para el aislamiento de fallas en sistemas lineales continuos. Se presente extender los resultados previamente obtenidos en sistemas discretos al caso continuo, donde se utilizan ´únicamente 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 realizará una lectura técnica de diagnóstico en sistemas continuos para proponer un enfoque de solución. Se prosigue con proponer un enfoque que nos permita tener residuos desacoplados de ciertas fallas. Contribuciones y conclusiones: En el presente trabajo se trata con un problema de aislamiento de fallas en sistemas lineales continuos. Combinando las ventajas de dos generadores de residuos propuestos en la literatura (Generador de residuos basado en relaciones de paridad y el Observador de diagnóstico) junto con la idea de identificación por subespacios, es posible la construcción de un grupo de generadores de residuo agrupados que desacoplan fallas cuando solamente se tienen datos del proceso. Se demostró que es posible la construcción de un algoritmo para aislamiento de fallas en sistemas lineales continuos utilizando ´únicamente mediciones del sistema. Un enfoque que no utiliza un modelo matemático del sistema en cuestión para diagnóstico, es propuesto. Además, se incluye una justificación matemática de los resultados obtenidos. Por ´último, se comprobó mediante software, que es posible detectar y aislar fallas a partir de datos sin necesidad de discretizar el sistema. Gracias a los resultados del presente tema de tesis, se tiene el artículo “Enfoque en Tiempo Continuo para Aislamiento de Fallas a partir de Datos Muestreados” aceptado para el Congreso Nacional de Control Automático (AMCA) 2018.