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FALLAS
JUEVES J1 : 9:40 a 10:00
TITULO: Algoritmo de Entrenamiento con Margen Suave para Diseñar una Memoria Asociativa de Diagnostico de Fallas
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| AUTORES: Jose A. Ruz Hernandez UNACAR, Edgar N Sanchez CINVESTAV-GDL, Dionisio A. Suarez Cerda IIE |
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| RESUMEN: En este artículo, los autores discuten un nuevo enfoque de síntesis basado en redes neuronales recurrentes (RNR). Proponen usar el entrenamiento de margen suave para memorias asociativas, que es eficiente cuando los patrones de entrenamiento no son todos linealmente separables. Con base en el algoritmo de margen suave empleado para entrenar máquinas de vector soporte (MVS), el nuevo algoritmo se desarrolla para mejorar los resultados obtenidos con el algoritmo de entrenamiento óptimo recientemente innovado por los autores, los cuales no resultan completamente satisfactorios debido a que en algunas ocasiones los patrones de entrenamiento no son todos linealmente separables. El nuevo algoritmo se utiliza para la síntesis de una memoria asociativa, considerando el diseño basado en una RNN con restricciones en los elementos de la diagonal de la matriz de conexión para reducir el número total de memorias espurias. La memoria se utiliza para diagnosticar fallas en centrales termoeléctricas. |
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FALLAS
JUEVES J1 : 10:00 a 10:20
TITULO: Diagnositico de Fallas en Centrales Termoelectricas Utilizando Modelado Neuronal y Logica Difusa
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| AUTORES: Nemesio Tlalolini Ramos Demar Instaladora y Constructora S.A. De C.V., Jose A. Ruz Hernandez UAC, Dionisio A. Suarez Cerda IIE |
| Alfredo Sanchez Lopez IIE, Agustin Quintero Reyes IIE, |
RESUMEN: En este artículo se describe un sistema de diagnóstico de fallas para el generador de vapor de una central termoeléctrica, utilizando modelado neuronal y lógica difusa.
El sistema consta de dos componentes; la primera, consiste en la generación de residuos mediante la diferencia que existe entre las mediciones actuales de la planta y las estimaciones que se obtienen con un predictor neuronal; la segunda, es un módulo difuso que se utiliza para evaluar los residuos y realizar el diagnóstico de la falla correspondiente. Los datos saludables con los que se entrenan las redes neuronales que integran el predictor y la base de datos que corresponden a las principales fallas que se presentan en este tipo de centrales se obtienen de un simulador de alcance total. La metodología propuesta puede aplicarse en los casos en que la lógica difusa actuando de manera individual no es suficiente para hacer un diagnóstico adecuado de las fallas. |
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FALLAS
JUEVES J1 : 10:20 a 10:40
TITULO: Deteccion de Fallas usando Observadores No Lineales: El Proceso de Cristalizacion
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| AUTORES: T. De J. Debernardi Vazquez FCQ-UV, Anselmo Osorio Miron FCQ-UV, Joaquin Santos Luna FIME-UV |
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| RESUMEN: En este trabajo se aborda el problema detección de fallas con base en un observador no lineal construido con el enfoque algebraico diferencial a partir del modelo para el proceso de cristalización por lotes a vacío. El modelo del proceso se fundamenta en diversas ecuaciones de principios físicos básicos, tal como la ecuación de balance de población, los balances de masa y energía, y las llamadas relaciones constitutivas, considerando los cambios de presión y volumen que ocurren cuando la operación se realiza a vacío. Los resultados numéricos de simulación permiten analizar el comportamiento dinámico de la operación. Se considera que ocurre una falla en la alimentación de vapor a la camisa de calentamiento. Los resultados muestran que el observador permite realizar el seguimiento de la trayectoria del proceso y determinar la ocurrencia de la falla. |
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FALLAS
JUEVES J1 : 10:40 a 11:00
TITULO: Control tolerante a fallas para un evaporador de multiple efecto en la industria azucarera
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| AUTORES: Maria E. Guerrero - Sanchez CENIDET, David Juarez- Romero CENIDET, Carlos D. Garcia - Beltran CENIDET |
| Carlos M. Astorga - Zaragoza CENIDET, Omar Hernandez - Gonzalez CENIDET, |
| RESUMEN: En este trabajo se presenta un Control Tolerante a Fallas (FTC) para un evaporador de múltiple efecto en la industria azucarera basado en Control Predictivo Basado en modelo (MBPC). Se usa un modelo matemático del evaporador de múltiple efecto para sintetizar el controlador. Se proponen ciertas adecuaciones al algoritmo del MBPC para realizar la acomodación de fallas. Se presentan resultados de simulación del controlador ante cierto tipo de fallas para demostrar el funcionamiento adecuado del mismo. |
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FALLAS
JUEVES J1 : 11:00 a 11:20
TITULO: Aislamiento de Fallas con Modelos Estructurados de Componentes Principales
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| AUTORES: C. Verde UNAM, J. Mina UNAM, |
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RESUMEN: Se propone un método para aislar fallas en sistemas considerando su capacidad estructural con combinaciones de variables medibles. La selección de variables está basada en grafos, combinando variables medibles sin distinción de entradas y salidas.
Suponiendo la ausencia de modelos analíticos bien identificados, los residuos son generados mediante análisis de componentes principales dinámicos. Esto permite resolver el problema de aislamiento de fallas cuando la estructura del sistema satisface condiciones de aislabilidad y se dispone de suficientes datos históricos. Resultados en simulación para el sistema de tres tanques muestran la efectividad de la propuesta.
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FALLAS
JUEVES J1 : 11:20 a 11:40
TITULO: Multivariable Fault Diagnosis in Induction Motors
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| AUTORES: Daniel U. Campos - Delgado UASLP, J. S. Murguia UASLP, O. Ramirez-Rodriguez CIEP-UASLP |
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| RESUMEN: In this paper a fault diagnosis algorithm (FDA) for induction motors is proposed based on electrical measurements and time-frequency analysis. Mechanical and electrical faults of the motor are addressed in this study. These faults are related to characteristic frequency components that depend on the supply frequency, load torque and machine construction. It is considered that the supply voltages and line currents are measured, and applied for a multivariable fault diagnosis analysis. With this methodology, a more reliable detection scheme could be asserted. The total supply power and Park’s vector magnitude are studied as residual functions, in order to visualize the fault components into specific frequency bands. Next, using multiresolution wavelet decomposition, the energy of these bands is accurately computed and compared with a baseline condition to detect a fault scenario. In this way, variable speed and load torque operating conditions could be monitored for the induction motor. A simulation evaluation is carried out for a rotor broken bars fault in order to show the applicability of the diagnosis scheme. |
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