Representación De Sistemas No Lineales Y Diagnóstico De Fallas Basado En Un Enfoque Multi-Modelos

• Manuel Adam Medina ^[1] ; Didier Theilliol ^[2] ; Carlos Manuel Astorga Zaragoza ^[1] ; Luis Gerardo Vela Valdés ^[1] ; Gerardo Vicente Guerrero Ramírez ^[1]
  1. [1] Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico

     Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico

     México

     
  2. [2] Research Center for Automatic Control of Nancy

     Research Center for Automatic Control of Nancy

     Arrondissement de Nancy, Francia

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 76, Nº. 160, 2009, págs. 237-246
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Nonlinear System Representation And Fault Diagnosis Based On A Multi-Models Approach
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• Resumen
  • español

    En este artículo se desarrolla un método para la representación de sistemas no lineales, así como un esquema de diagnóstico de fallas; en donde ambos utilizan un enfoque multi-modelos. El comportamiento dinámico del sistema se describe mediante el uso de diferentes puntos de operación por cada modelo lineal invariante en el tiempo. Por cada modelo un filtro de Kalman desacoplado de fallas es utilizado. Esto permite la generación de un banco de residuos con la finalidad de estimar funciones de ponderación robusta a fallas. Estas últimas se enlazan directamente al esquema de detección, localización y estimación de fallas con objeto de mejorar su eficacia. Finalmente, se realiza un ejemplo de simulación a fin de probar el desempeño del método desarrollado.

  • English

    In this article are developed a method for the representation of nonlinear systems as well as a scheme of fault diagnosis, both use a multi-model approach. The dynamic behavior of the system is described using different points of operation for every linear time invariant model. For every model a decoupled Kalman filter of faults is used. This allows the creation of a bank of residuals to estimate the robust weighting functions.

    This bank is directly linked to a scheme for detecting, isolating and estimating faults in order to improve its effectiveness. A simulation example to test the performance of the developed method is presented.