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Autore principale: Klever S. Arrechea-Castillo
Natura: Artículo científico
Lingua:es
Pubblicazione: Universidad Industrial de Santander 2022
Soggetti:
Accesso online:https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=553773616005
https://www.redalyc.org/journal/5537/553773616005/
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https://www.redalyc.org/journal/5537/553773616005/553773616005.epub
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author Klever S. Arrechea-Castillo
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contents Sistema en lazo cerrado para el diagnóstico de fallos de sistemas de eventos discretos utilizando redes de Petri interpretadas Klever S. Arrechea-Castillo Óscar J. Muriel-Velazques Mariela Muñoz-Añasco Wilber Acuña-Bravo Ingeniería control de nivel humedal artificial matriz de incidencia observador de estados diagnosticador de fallos 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. 2022 artículo científico 1657-4583 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=553773616005 https://www.redalyc.org/journal/5537/553773616005/ https://www.redalyc.org/journal/5537/553773616005/html/ https://www.redalyc.org/journal/5537/553773616005/553773616005.epub https://www.redalyc.org/journal/5537/553773616005/movil 10.18273/revuin.v21n3-2022005 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=5537 Revista UIS Ingenierías application/pdf Universidad Industrial de Santander Revista UIS Ingenierías (Colombia) Num.3 Vol.21
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Sistema en lazo cerrado para el diagnóstico de fallos de sistemas de eventos discretos utilizando redes de Petri interpretadas Klever S. Arrechea-Castillo Óscar J. Muriel-Velazques Mariela Muñoz-Añasco Wilber Acuña-Bravo Ingeniería control de nivel humedal artificial matriz de incidencia observador de estados diagnosticador de fallos 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. 2022 artículo científico 1657-4583 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=553773616005 https://www.redalyc.org/journal/5537/553773616005/ https://www.redalyc.org/journal/5537/553773616005/html/ https://www.redalyc.org/journal/5537/553773616005/553773616005.epub https://www.redalyc.org/journal/5537/553773616005/movil 10.18273/revuin.v21n3-2022005 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=5537 Revista UIS Ingenierías application/pdf Universidad Industrial de Santander Revista UIS Ingenierías (Colombia) Num.3 Vol.21
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