Optimal fault estimation and diagnosis strategies: bridging the gap between theory and practice

Abstract

This thesis addresses some issues arisen from the application of estimation-based fault diagnosis strategies to different practical systems such as industrial pipe networks, multistage manufacturing processes, wind turbines and wind farms. With this aim, the thesis presents different fault estimators relying on model-based augmented observers and, also, various fault evaluators that process the fault estimates provided by the observers in threshold-based decision mechanisms. The thesis devotes an important effort to the design of these estimation-based FD strategies. The thesis presents the design of fault estimators and evaluators which allow specifying requirements over fault diagnosis performance parameters. The thesis also presents an enhanced form of augmented observers: proportional multiple-integral and multiple-resonant. Also, the thesis presents a probabilistic design approach that optimally deals with the trade-offs arisen from the structural complexity of augmented observers.

Esta tesis aborda algunos de los problemas derivados de la aplicación de estrategias de estimación de fallos a diferentes sistemas prácticos como redes de tuberías industriales, procesos de fabricación multietapa, aerogeneradores y parques eólicos. Con este objetivo, la tesis presenta diferentes estimadores de fallo basados en observadores aumentados y, también, varios evaluadores de fallo que procesan las estimaciones proporcionadas por los observadores en mecanismos de decisión con umbrales. La tesis se centra en el diseño de estas estrategias de diagnóstico de fallos basadas en estimación. Se presentan diferentes diseños de estimadores y evaluadores que permiten especificar requisitos sobre parámetros que describen el desempeño de la estrategia en el diagnóstico de fallos. La tesis también presenta una forma mejorada de observadores aumentados: observadores proporcionales múltiple-integrales y múltiple-resonantes. Asimismo, se presenta un enfoque de diseño probabilístico que aborda los compromisos derivados de la complejidad estructural de los observadores aumentados.