Time misalignments in fault detection and diagnosis

Abstract

El desalineamiento temporal es la incorrespondencia de dos señales debido a una distorsión en el eje temporal. La Detección y Diagnóstico de Fallas (Fault Detection and Diagnosis-FDD) permite la detección, el diagnóstico y la corrección de fallos en un proceso. La metodología usada en FDD está dividida en dos categorías: técnicas basadas en modelos y no basadas en modelos. Esta tesis doctoral trata sobre el estudio del efecto del desalineamiento temporal en FDD. Nuestra atención se enfoca en el análisis y el diseño de sistemas FDD en caso de problemas de comunicación de datos, como retardos y pérdidas. Se proponen dos técnicas para reducir estos problemas: una basada en programación dinámica y la otra en optimización. Los métodos propuestos han sido validados sobre diferentes sistemas dinámicos: control de posición de un motor de corriente continua, una planta de laboratorio y un problema de sistemas eléctricos conocido como hueco de tensión.

Time misalignment is the unmatching of two signals due to a distortion in the time axis. Fault Detection and Diagnosis (FDD) deals with the timely detection, diagnosis and correction of abnormal conditions of faults in a process. The methodology used in FDD is clearly dependent on the process and the sort of available information and it is divided in two categories: model-based and non-model based techniques. This doctoral dissertation deals with the study of time misalignments effects when performing FDD. Our attention is focused on the analysis and design of FDD systems in case of data communication problems, such as delays and dropouts. Techniques based on dynamic programming and optimization are proposed to deal with these problems. Numerical validation of the proposed methods is performed on different dynamic systems: a control position for a DC motor, a laboratory plant and an electrical system problem known as voltage sag.