Sistema en lazo cerrado para el diagnóstico de fallos de sistemas de eventos discretos utilizando redes de Petri interpretadas

IF 0.3 Q4 ENGINEERING, MULTIDISCIPLINARY
Klever S. Arrechea-Castillo, Óscar J. Muriel-Velazques, Mariela Muñoz-Añasco, W. Acuña-Bravo
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Abstract

Este trabajo presenta la implementación de un diagnosticador de fallos en línea, para la detección de fallos operacionales presentes en la planta piloto de procesamiento de aguas, en el marco del proyecto REAGRITECH de la cátedra Unesco de sostenibilidad, modelada como un sistema de eventos discretos (SED), haciendo uso de redes de Petri interpretadas (IPN). Se realiza un análisis de funcionamiento del sistema real, del cual se identifican algunas escenas de funcionamiento, que permiten la construcción de un controlador encargado de representar, de forma simulada, el comportamiento real de la planta. A partir de este, se obtiene una matriz de información de entradas-salidas (E/S), donde las entradas corresponden a las señales de mando de control, y las salidas son las señales de sensores. Estos datos se ingresan como parámetros a un algoritmo de identificación, que entrega como resultado el modelo de la IPN identificado a partir de los datos, es decir, información de una IPN: matriz de incidencia A, función de entrada (Fe) con las etiquetas asociadas a las transiciones, la función de salida (Fs) y una matriz de salida φ que relaciona los sensores con cada plaza del sistema. Con base en el modelo identificado se realiza un análisis de detectabilidad para saber si el sistema es detectable o no por eventos, y se construye un diagnosticador a partir de fallos predefinidos. Se concluye que el diagnosticador implementado es capaz de detectar fallos presentes en la planta piloto de procesamiento de agua, en el marco del proyecto REAGRITECH, haciendo un análisis del marcado en los lugares de diagnóstico y en los lugares Post de riesgos del sistema.
使用解释Petri网络诊断离散事件系统故障的闭环系统
这种工作实现diagnosticador故障在线检测故障处理业务在厂内水域,REAGRITECH教席项目可持续性、模式化作为离散事件系统(),利用网络培养皿中渴求interpretadas (IPN)。实际系统的运作进行分析,从中identifi可以运作一些场景,允许建造一个控制器负责扮演虚拟地植物的实际行为。由此得到一个输入输出(i / o)信息矩阵,其中输入对应于控制命令信号,输出对应于传感器信号。该数据被输入参数识别算法,提供模型由于IPN identifi起数据,也就是说,向家庭发病率矩阵IPN:信息输入,函数(Fe)与过渡有关的标签,输出函数(瑞士法郎)和一个输出矩阵系统φ的传感器与每个广场。根据模型identifi可探测性进行分析,找出向家庭是否检测系统是由事件,并构建起diagnosticador判决书predefi口袋。结论是,在REAGRITECH项目框架内,实施的诊断器能够检测水处理中试装置中存在的故障,对诊断位置和系统风险后位置的标记进行分析。
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