Detección de fallas en sistemas de control automático

Abstract

En esta tesis se estudia la detección y aislamiento de fallas en sistemas de control automático, y su aplicación a una planta de tratamiento de efluentes. Derivamos el modelo general no lineal para una planta de remoción biológica del carbono; en ella, se controla la concentración de oxígeno disuelto en el agua a tratar mediante un controlador proporcional + integral. Desarrollamos modelos no lineales para las perturbaciones usuales y las fallas más comunes. Teniendo en cuenta que el proceso que estudiamos responde a un modelo esencialmente no lineal, centramos nuestro análisis en el diseño de observadores no lineales para ser utilizados como generadores de residuos. En efecto, ésta es una de las técnicas más usuales para la detección de fallas. Una propiedad fundamental para un generador de residuos es poseer alta sensibilidad a las fallas y mínima frente a perturbaciones externas, pues esto disminuye la frecuencia de falsas alarmas.En consecuencia, analizamos la robustez de varios observadores no lineales. Para los procesos que estudiamos, lograr que la salida sea completamente independiente de entradas desconocidas o perturbaciones, impone severas restricciones al modelo que sólo se verifica en casos especiales. Por ello, proponemos un nuevo camino que posibilite la atenuación de perturbaciones a un nivel prefijado. Deducimos en forma teórica las condiciones que debe satisfacer el observador para obtener convergencia semiglobal, en un compacto de espacio de estados y perturbaciones, y finalmente ilustramos los resultados obtenidos mediante simulaciones. Los resultados muestran que nuestro observador de alta ganancia, rediseñado para atenuar perturbaciones, puede ser implementado con muy buena performance con el objetivo de detectar las fallas previstas en una planta de tratamiento de efluentes.