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DETECCIÓN DE FALLOS

Bachilleres:Jáuregui, EstefaníaMarcano, María

Profesora:Judith Devia

Universidad de OrienteNúcleo de Monagas

Ingeniería de SistemasCursos Especiales de Grado

Automatización y Control de Procesos Industriales

Abril/2015

Equipo CAD

Índice

IntroducciónMarco teórico:

Detección de fallosMétodos para la detección de fallos

Mediante redundancia analíticaMediante conocimientoDetección vs Diagnóstico de fallosAplicaciones de los métodos para la detección de fallos

CAD

ConclusiónReferencias

Introducción

CADDetección de Fallos

La detección y diagnóstico de fallas tiene un papel muy importante en muchas áreas industriales en las que interviene la ingeniería. Esto debido a los complejos sistemas con los que hoy en día realizan sus procesos las industrias. Dicha complejidad se presenta por el gran número de variables que intervienen en los procesos industriales y que se deben de tomar en cuenta al momento de su monitoreo. Por lo tanto, es una tarea desafiante y difícil, el poder identificar las variables que se encuentran fuera de las condiciones normales de operación dentro de un proceso que está siendo monitoreado. Una alternativa para el monitoreo de un número grande de variables es el uso de técnicas para la detección de fallos.

Detección de Fallos

CADDetección de Fallos)

La detección de fallos consiste básicamente en la obtención de indicadores de fallo y su evaluación continua, seguido de un proceso de decisión. Se

fundamenta, por tanto, en el conocimiento sobre el funcionamiento del proceso (modelo) y la utilización de

éste de forma automática y sistemática para decidir sobre el correcto (o incorrecto) funcionamiento del proceso de

forma continua

CADDetección de Fallos

Métodos

Paso 1 Generación de

Residuos•Este paso consiste en la obtención de

señales que contienen información sobre las fallas solamente. Estas señales son llamadas residuos. En el caso ideal los residuos son cero cuando no hay fallas y difieren de cero en la presencia de una falla

CAD

Detectando fallas mediante la redundancia

analítica• Utiliza solamente

herramientas matemáticas o

analíticas (modelos matemáticos precisos, procesado de señales)

para realizar sus funciones.

Detectando fallas mediante el conocimiento

• Incluye herramientas de la inteligencia artificial.

Por ejemplo, representación

simbólica de señales, o modelos cualitativos

incluyendo imprecisión o incertidumbre.

Paso 1. Generación de Residuos

Detección de Fallos

CADDetección de Fallos

El espacio de paridad

Ecuaciones a partir del modelo del sistema, las

cuales tienen que cumplirse si el

funcionamiento nominal del sistema no se ve alterado por fallas.

Filtro detector de fallas

En el filtro detector además de tener un modelo

matemático el cual es capaz de predecir el valor de las

salidas del sistema en caso de que no hubiera fallas

presentes se cuenta con un término de corrección.

Estimación paramétrica

Una de las dificultades más grandes es el requerimiento de

riqueza en frecuencias de la señal de entrada al sistema,

para poder permitir la estimación de los parámetros.

Este es un requisito que frecuentemente hace este procedimiento no operable.

Redundancia Analítica

CAD

Conocimiento

•De manera simplificada cada neurona podría definirse como una suma ponderada de entradas que son pasadas a través de una función no lineal, llamada función de activación.

•El ajuste de los parámetros se denomina aprendizaje de la red

Redes neuronales•La lógica difusa fue desarrollada por el Ing. Lofti Zade a

mediados de los años 60 con la finalidad de incorporar la experiencia de los operadores en el diseño de controladores

•La aplicación a detección de fallas consiste en obtener un modelo difuso del sistema y entonces aplicar las mismas ideas que en el espacio de paridad.

Lógica difusa

•Aquí se revisa el comportamiento actual con el que se considera normal, el cual es obtenido a través de un sistema experto o cualquier técnica de inteligencia artificial.

Inteligencia artificial

Detección de Fallos

CAD

Paso 2. Evaluación de Residuos

•Generalmente la evaluación se realiza obteniendo una medida del residuo. Esta medida puede ser estadística o determinista. La primera está basada en cálculo de desviación estándar, varianza, media, etc., mientras que los segundos son basados en la noción de distancia definida en los espacios vectoriales, tales como normas, siendo las más utilizadas la norma 2 ó euclidiana y la norma infinito.

Métodos

Detección de Fallos

CAD

Detección VS Diagnóstico

Analíticos

En los métodos analíticos, los síntomas o residuos pueden

indicarnos directamente el origen del fallo,

con lo cual el diagnóstico puede hacerse directamente. sin

embargo, pueden darse conflictos (diagnósticos múltiples) que

requieran algún tipo de decisión inteligente o razonamiento para su

resolución.

Conocimiento

Los métodos de detección basados en conocimiento pueden incluir

directamente algún tipo de herramientas inteligentes que

permitan determinar el origen de los fallos simultáneamente a su

detección.

Este sería el caso de la utilización de síntomas más directos (por

ejemplo histogramas en los que cada zona indique un estado o

situación del proceso) o modelos cualitativos que incluyan las

situaciones de fallo (por ejemplo diagramas de estado).

Detección de Fallos

CAD

Detección de falla en aviones

•Una vez que la falla se presenta es fácil corregirla mientras tenga un rango pequeño de frecuencia y amplitud, pero se complica mucho a medida que aumenta. El problema es que esta falla no es detectada por el piloto cuando la amplitud o la frecuencia son pequeñas.

•Este tipo de falla puede ser corregida mediante la aplicación de técnicas de diagnóstico basadas en redundancia analítica y reconfiguración del controlador (mediante el piloto).

Aplicaciones

Detección de Fallos

Detección de Fallos

Las fallas en un sistema de automatización tendrán impacto directo en cualquier industria. Esto se traduce la mayor parte del tiempo, en altos costos de mantenimiento, altos costos de reparación y en oportunidades en la pérdida total o parcial de los niveles de producción.

La rápida detección de la presencia de fallas en los sistemas puede ayudar a tomar acciones correctivas y de este modo reducir el daño potencial que esta falla puede ocasionar al sistema. Tradicionalmente los mecanismos para la detección de fallas son basados en el concepto de redundancia y más específicamente en el uso de redundancia física, es decir, en el uso de elementos repetidos en el sistema. Estos elementos nos permiten, por medio de comparaciones del funcionamiento, tomar decisiones sobre la presencia de fallas y sobre posibles acciones correctivas.

Conclusión

CADDetección de Fallos

Referencias

CAD

Automatización Industrial. (S/f). [Documento en línea]. Disponible en:

http://www.webdelprofesor.ula.ve/ingenieria/eladio/PCAUTO/PCEAUT_UNIDAD_II.pdf  Detección de fallas en sistemas de supervisión. (2014). [Página web

en línea]. Disponible en: http://es.slideshare.net/EquipoSCADA/deteccin-de-fallas-en-sistemas-de-supervisin

Detectando de fallas mediante redundancia analítica. (2001). [Documento en línea]. Disponible en: ingenierias.uanl.mx/11/pdf/11_Efrain_Alcorta_Detectando_Fallas.pdf

Detección de Fallos

Gracias!!

Equipo CAD