Desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallas basado en filtros no lineales de rápido seguimiento: aplicación a un proceso hidráulico de cuatro tanques acoplados
Se presenta el desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallos (SDF) aplicado a un proceso hidráulico con tanques interconectados, mediante el Esquema de los Observadores Dedicados (DOS) y el enfoque de estimación paramétrica. La tesis incluye el modelamiento del proceso, el análisis de las fal...
Autor Principal: | Mosaja Churata, Julio Alejandro |
---|---|
Formato: | Tesis de Maestría |
Idioma: | Español |
Publicado: |
Pontificia Universidad Católica del Perú
2017
|
Materias: | |
Acceso en línea: |
http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/9521 |
Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
Sumario: |
Se presenta el desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallos (SDF) aplicado a un proceso
hidráulico con tanques interconectados, mediante el Esquema de los Observadores Dedicados
(DOS) y el enfoque de estimación paramétrica. La tesis incluye el modelamiento del proceso,
el análisis de las fallas de mayor criticidad que se podrán presentar y el diseño de un regulador
LQG que permite estabilizar el sistema.
En el proceso de diseño del SDF en sensores, se introdujo el Filtro de Rápido Seguimiento
(STF), una variante adaptativa del Filtro Extendido de Kalman (EKF), el cual resultó muy
útil al aumentar la disponibilidad y estabilidad del SDF, mediante la reducción notable del
tiempo de convergencia en los estados estimados de las variables no medidas y la capacidad
para eliminar el sesgo originado por el método de discretización empleado. El Algoritmo STF
es empleado en la construcción del banco de observadores, necesario para la implementación
del enfoque DOS. Adicionalmente, con el objetivo de dar un diagnóstico detallado, se diseño un
algoritmo de identificación de fallos basado en umbrales estáticos. Los resultados obtenidos
mediante simulación lograron detectar, aislar e identificar fallos individuales en todos los
sensores, llegando inclusive a identificar fallos simultáneos hasta en tres sensores a la vez.
En la tarea de diagnóstico en componentes (actuadores, tuberías y tanques), se vio por
conveniente usar el enfoque de estimación paramétrica mediante la técnica de Estados
Aumentados, obteniendo resultados satisfactorios. Se demostró como el algoritmo STF
representa una sencilla solución a los problemas de divergencia del EKF, logrando
la convergencia de los parámetros estimados a sus valores nominales en presencia de
incertidumbres en el modelo y ruido de medición. En general, se evidenció que el STF puede
proporcionar una estimación de parámetros rápida, estable y libre de sesgos para el Sistema
Hidráulico, aun cuando ocurren cambios paramétricos simultáneos en la planta. |
---|