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.

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.