Diagnóstico de fallas basado en observadores de estado

En un mundo cada vez más automatizado, la detección temprana y precisa de fallas se ha convertido en una habilidad crítica para garantizar la seguridad y la confiabilidad de los procesos y sistemas. Entiéndase como una falla una desviación no permitida de los parámetros o instrumentos del sistema, por ejemplo, una lectura errónea de un sensor o una válvula que no apertura la magnitud requerida.

En este contexto, el diagnóstico de fallas se refiere al proceso de identificar y determinar las causas de un mal funcionamiento con la finalidad de realizar alguna acción correctiva o emitir una alarma que alerte a los operadores de los sistemas. En sistemas actuales, son un componente crítico de la gestión y el mantenimiento y se aplican a maquinaria industrial, sistemas electrónicos, automóviles, vehículos autónomos, diagnóstico de fugas.

El curso "Diagnóstico de Fallas Basado en Observadores de Estado" se centra en proporcionar a los participantes las herramientas y el conocimiento necesario para abordar este desafío fundamental en el campo del control automático.

El curso/taller está dirigido a ingenieros, estudiantes de posgrado y profesionales en el campo de la automatización y el control automático que deseen profundizar sus conocimientos en la detección de fallas y el diagnóstico de sistemas dinámicos. Se recomienda tener un conocimiento básico de teoría de control, observadores de estado y sistemas dinámicos.

1. 1.  Detección de Fallas:

   • Importancia de la detección de fallas en sistemas de control.
   • Métodos y técnicas para identificar fallas en sistemas dinámicos.

   
   2. Banco de Observadores generalizados y dedicados:

   • Construcción y aplicación de un banco de observadores de estado.
   • Ventajas y desafíos del uso de bancos de observadores para la detección de fallas.

     
   4. Observadores PI:

   • Diseño de observadores Proporcional-Integral (PI).
   • Aplicaciones en la detección de fallas y el diagnóstico.

     
   5. Observadores Descriptores:

   • Fundamentos y conceptos clave de los observadores descriptores.
   • Implementación de observadores descriptores en sistemas de control.

Implementación de estrategias de control de UAVs en la plataforma Crazyflie

La incorporación de estrategias de control avanzadas en la solución de problemas complejos depende en cierta medida de la forma en que los futuros ingenieros comprendan los conceptos teóricos y prácticos de control automático. En su artículo “Automatic Control - The Hidden Technology”, el profesor Karl Astrom recalca la necesidad de seguir avanzando hacia ese rumbo, para lo cual es recomendable construir prototipos experimentales que permitan a los estudiantes la comprensión de la teoría y el desarrollo de habilidades para el diseño e implementación de algoritmos de control en sistemas embebidos.

Por el tipo de variables involucradas que son de fácil interpretación física, la robótica ha sido utilizada como base de la enseñanza de control automático. Dentro de la diversidad de plataformas experimentales, la plataforma Crazyflie es una alternativa de bajo costo, que permite abordar diferentes temas para el control de UAVs y dado su tamaño reducido, puede ser ideal para la experimentación dentro del aula.

El taller está dirigido a personas que se interesen en el desarrollo de algoritmos básicos de control, orientados a la educación y a la experimentación. Se recomienda tener conocimientos básicos de teoría de control y conocimientos de programación.

1. 1. Dinámicas de un cuadricóptero y sus lazos de control
2. 2. Análisis de hardware y software del Crazyflie
3. 3. Conexión con la plataforma
4. 4. Modificación de ganancias y programación de nuevos algoritmos