A maturity framework for data driven maintenance

Maintenance decisions range from the simple detection offaults to ultimately predicting future failures and solving theproblem. These traditionally human decisions are nowadaysincreasingly supported by data and the ultimate aim is tomake them autonomous. This paper explores the challengesencountered in data driven maintenance, and proposes toconsider four aspects in a maturity framework: data / decisionmaturity, the translation from the real world to data, thecomputability of decisions (using models) and the causalityin the obtained relations. After a discussion of the theoreticalconcepts involved, the exploration continues by consideringa practical fault detection and identification problem. Twoapproaches, i.e. experience based and model based, arecompared and discussed in terms of the four aspects in thematurity framework. It is observed that both approaches yieldthe same decisions, but still differ in the assignment ofcausality. This confirms that a maturity assessment not onlyconcerns the type of decision, but should also include theother proposed aspects

Diseño de un método adaptativo de detección temprana de fallas para la reducción de falsas alarmas debidas al envejecimiento de procesos y a la incertidumbre estadística

Una nueva técnica de detección de fallas adaptativa basada en PCA es propuesta para la restructuración de modelos estadísticos a través de una actualización recursiva ponderada con la inclusión de nuevos datos disponibles de operación normal de proceso y evidencia de alta tasa de falsas alarmas debidas al envejecimiento natural de procesos. El desempeño de la técnica propuesta es comparado con el de otras técnicas recursivas basadas en PCA que se encuentran en la literatura, teniendo en cuenta la reducción de falsas alarmas y la complejidad computacional. Se una desarrolla una segunda técnica que reduce las falsas alarmas causadas por variaciones leves del proceso (aquellas que no cambian su estructura estadística) y por la incertidumbre natural de los métodos estadísticos, como es el caso de PCA. Dicha técnica consta de un umbral de detección dinámico generado por un algoritmo de filtro mediante la implementación de una ventana móvil a los estadísticos de detección: T^2 y Q. Principales Contribuciones - Desarrollo de una nueva técnica recursiva de detección de fallas basada en PCA para procesos que muestran envejecimiento. - Reducción de la complejidad computacional requerida para la actualización recursiva de modelos de detección de fallas. - Desarrollo de una nueva técnica de detección de fallas basada en PCA con umbral de detección dinámico.MaestríaMagister en Ingeniería Mecánic

Diseño de una estrategia de detencción, identificación y diagnóstico de fallas en válvulas de control que incorpore el desempeño del lazo de control como criterio de decisión

Las restricciones de calidad, la constante necesidad de optimización y el deseo de independizar los procesos de la acción humana, han provocado un incremento progresivo en la automatización de los procesos industriales desde los años 60 hasta la actualidad. Esto ha permitido que las industrias cuenten con procesos complejos y altamente instrumentados, lo cual resulta en una gran cantidad de datos de operación disponibles. Esta cantidad de datos históricos, al igual que los nuevos datos tomados cada periodo de muestreo, pueden ser utilizados para detectar comportamientos atípicos o desviaciones no deseadas de las variables de proceso, o del comportamiento global del proceso. Aunque en los procesos industriales existen múltiples fuentes de fallas, principalmente en los equipos del proceso, el lazo de control también puede ser una fuente de falla dentro del mismo, típicamente originado por dos alternativas: una sintonización no adecuada del controlador PID (en concordancia con la dinámica actual del proceso) o un funcionamiento no adecuado de la válvula de control. Las técnicas tradicionales de detección están orientadas a considerar un espectro amplio de variables sin distinguir atributos típicos o específicos de los procesos de origen. Además, los operadores de proceso utilizan el mal desempeño del lazo de control como un potencial indicador de problemas en la válvula, lo cual no está directamente correlacionado. Esto hace que se limite la posibilidad de utilizar técnicas de auto-sintonía o sintonía adaptativa en el controlador, porque estarían ocultando una posible falla en la válvula. Esta investigación aborda el desarrollo de técnicas de detección, identificación y diagnóstico de fallas, específicamente orientadas al lazo de control y con la capacidad de separar en la etapa de diagnóstico, las fallas debido a la sintonía del controlador y aquellas debidas a fallas en las válvula.MaestríaMagister en Ingeniería Mecánic

A Graphical Causality based Modelling Approach for Condition Monitoring

The wide use of electromechanical systems in critical applications motivates the need for condition monitoring (CM) of such systems. Signal-based methods require simulating all possible malfunction conditions of a system which in reality not possible. Model-based CM is a promising solution and provides a cost-effective and appropriate approach for simulation of all possible operating conditions and can be used for early fault detection and diagnosis. Many models have been utilized to simulate the behaviour of electric machines; however, most of these simulations are based on abstract numerical models rather than a structured illustration of the system. To overcome these problems, a Bond Graph (BG) model with qualitative simulation has been used in this thesis. BGs are efficient at modelling the dynamics of system behaviour based on physical structure, causality and mathematics. Qualitative simulation (QS) represents semantic knowledge concerning the performance of a particular system for qualitative reasoning. QS could be applied with minimum knowledge of system variables and even with incomplete system model . Therefore, this study focuses on the investigation of QS procedures to develop a more effective and realistic approach to monitor an industrial machine. Significantly, the study has also developed a qualitative BG fault detection approach based on temporal causal graphs (TCGs), qualitative reasoning and, forward propagation. It mainly describes the dynamics of an AC induction motor (ACIM), which is commonly used in numerous industries. It also used to detect ACIM electrical faults (broken rotor bar and stator winding imbalance that commonly occur in ACIM). Further promotes the diagnostics performance of by introducing an algorithm for ACIM diagnosis, which is based the qualitative influence of the faults on the motor current. In order to evaluate the proposed QS approach, to enhance the knowledge of the dynamic behaviour of ACIM, a BG model of the AC induction motor has been introduced. The developed BG model can simulate the motor behaviour under different conditions, including a healthy motor, a motor with two broken rotor bar levels (one and two broken bars), and a motor with two different levels of stator winding imbalance. The investigation was based on the motor current spectrum analysis using the FFT signal processing technique. An experimental study investigates the effects of broken rotor bars and stator imbalance on the motor current. The BG model results and corresponding results from the experimental study have been in good agreement. Moreover, it has also been shown that these outcomes are agreed upon with outcomes reported in the literature. The TCG and forward propagation results indicated that this approach could be used for the CM of ACIMs. It can detect the effects of broken rotor bars and stator imbalance on the whole system behaviour, showing that this developed QS approach is an efficient technique for extracting diagnostic information, ending up with accurate fault detection using TCG and qualitative reasoning. The QS technique was validated based on a 20-SIM simulation of the ACIM BG model. The observed results show that a QS approach can accurately detect a broken rotor bar and stator imbalance faults. The investigation continued by examining the qualitative influence of the seeded electrical faults on the motor current signatures. The results from the experimental study confirm that the BG model and qualitative influence give accurate diagnoses. Comparison evaluation has been done to compare the graphical causality-based approach with work in the literature. The graphical causality-based approach represents an efficient and meaningful technique for simulating the dynamic system behavior. The diagnostic approach based on TCG is very effective for the detection of ACIM electrical faults. Moreover, it overcomes the limitations of some qualitative studies in the literature