Una clasificacion de métodos de FDD / A classification of FDD methods
Múltiples técnicas han sido utilizadas en la detección y el diagnóstico de fallos, una clasificación de las mismas de acuerdo al tipo de información utilizada es la siguiente (Venkatasubramanian, 2003). / Multiple techniques have been used in the Fault Detection and Diagnosis, a classification of them according to the type of information used is as follows (Venkatasubramanian, 2003).
En general puede afirmarse que los métodos basados en modelos cuantitativos del proceso utilizan información de las mediciones del proceso y un modelo matemático del mismo. El fallo puede ser tratado como un estado interno que cambia, un parámetro del proceso que cambia, ó una entrada desconocida (perturbación). Cuando se calcula dicha señal de posible fallo, se compara con un valor umbral para determinar si se ha presentado el fallo en cuestión. Estas técnicas pueden utilizar modelos lineales del proceso (filtros on-line), ó modelos no-lineales basados en los principios fisico-químicos subyacentes. La diferencia entre el modelo y el proceso real (denominada residuo) causará falsas alarmas si los umbrales son muy bajos, ó fallos no detectados si son muy altos. / In general, it can be stated that the methods based on quantitative models of the process use information from the measurements of the process and a mathematical model of it. The fault can be treated as an internal state that changes, a process parameter that changes, or an unknown input (disturbance). When said possible fault signal is calculated, it is compared to a threshold value to determine if the fault in question has occurred. These techniques can use linear models of the process (on-line filters), or non-linear models based on the underlying physical-chemical principles. The difference between the model and the actual process (called residual) will cause false alarms if the thresholds are too low, or undetected failures if they are too high.
En contraste, los métodos basados en modelos cualitativos del proceso se basan en la relación causal de las variables de proceso. La magnitud de las relaciones es ignorada, sólo importa el sentido del movimiento. Su resolución es regular. Algunas relaciones causales (como retroalimentación debido a un controlador) pueden generar estructuras difíciles de diagnosticar. Algunas técnicas utilizadas son los grafos de señales que pueden incorporar la incertidumbre en el modelo utilizando redes bayesianas. Otra técnica muy utilizada ha sido la de los sistemas expertos, que se construyen a partir de la recopilación de conocimiento de expertos en forma de reglas de la forma si-antecedente-es-verdadero-entonces-consecuente-es-verdadero, para capturar las relaciones del proceso. El proceso de inferencia para la validación de una hipótesis de fallo se realiza utilizando el encadenamiento hacia atrás de las reglas, verificando el estado de verdad de los consecuentes de las mismas (hipótesis de fallo) a partir del estado de verdad de los antecedentes (síntomas observables durante el escenario de fallo) que se calcula con los datos recibidos en tiempo real del proceso. / In contrast, methods based on qualitative process models are based on the causal relationship of the process variables. The magnitude of the relationships is ignored, only the direction of the movement matters. Its resolution is average. Some causal relationships (such as feedback due to a controller) can generate structures that are difficult to diagnose. Some techniques used are signal graphs that can incorporate uncertainty in the model using Bayesian networks. Another widely used technique has been that of expert systems, which are built from the collection of expert knowledge in the form of rules of the form if-antecedent-is-true-then-consequent-is-true, to capture the process relationships. The inference process for validating a fault hypothesis is performed using backward chaining of the rules, verifying the truth status of their consequent (fault hypothesis) from the truth status of the antecedents (symptoms). observable during the fault scenario) that is calculated with the data received in real time from the process.
La presente exposición de técnicas para la detección temprana y el diagnóstico de fallos se centrará en aquellas metodologías que emplean la información más relevante disponible en un proceso industrial típico: Las alarmas asociadas a las variables de la planta, las cuales están diseñadas para advertir al operador cuando se han violado los límites operacionales; la experiencia disponible en la detección y el diagnóstico de escenarios de fallo, y que puede formularse en forma de reglas que permitan replicar el mecanismo de inferencia utilizado por el personal de operaciones de la planta industrial al enfrentarse a una SITUACION ANORMAL; el Control Estadístico de Procesos (SPC). / This presentation of techniques for early Fault Detection and Diagnosis will focus on those methodologies that use the most relevant information available in a typical industrial process: Alarms associated with process plant variables, which are designed to warn the operator when operational limits have been violated; the experience available in the Fault Detection and Diagnosis scenarios, and that can be formulated in the form of rules that allow replicating the inference mechanism used by the operations personnel of the industrial process plant when faced with an ABNORMAL SITUATION; Statistical Process Control (SPC).
Venkatasubramanian, V. et al. A review of process fault detection and diagnosis. Part II: Qualitative models and search strategies. Computers and Chemical Engineering 27 (2003), p 313-326.
Venkatasubramanian, V. et al. A review of process fault detection and diagnosis. Part III: Process history based methods. Computers and Chemical Engineering 27 (2003) p 327-346.
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