Processing ambiguous fault signals with three models of feedforward neural networks

In the industrial technological field, running equipment or processes usually is monitored through automatic diagnosis systems. Within several Technologies for implementing such systems, the artificial neuronal networks are the most successful and widely spread. The data signals coming from the equipments or processes under supervision are interpreted by the neuronal networks so as to diagnose the presence of any fault. In this work three models of artificial neural networks and two methods of training are analyzed so as to establish, based on real experiences, the best combination of the neuronal model and the training method for recognizing in an efficient way the ambiguous patterns of faults.Presentado en el I Workshop Procesamiento de señales y Sistemas de Tiempo Real (WPSTR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diseño y simulación de controladores inteligentes aplicados a procesos industriales

El presente proyecto tiene por objetivo general desarrollar sistemas de apoyo para la toma de decisiones en procesos industriales, enfocados principalmente a los sistemas de control inteligente. Estos sistemas son cada vez más necesarios debido a la complejidad creciente de los escenarios planteados por la globalización, la competencia, los avances tecnológicos, los problemas ambientales y sociales, entre otros. Concretamente, el Control Inteligente es un procedimiento computacional, capaz de conducir eficientemente un sistema complejo a un objetivo, aún con una representación incompleta, inadecuada y/o bajo especificaciones imprecisas; es decir, actúa apropiadamente en un entorno con incertidumbre. Bajo estas premisas, se puede considerar que proporciona perspectivas interesantes al ser capaz de suministrar metodologías que permiten realizar de forma automática algunas de las tareas realizadas típicamente por los humanos. El desarrollo de Controladores Inteligentes requiere significativos esfuerzos de investigación interdisciplinarios para integrar conceptos y métodos de áreas tales como control, identificación, estimación, además de otras áreas tales como teoría de la comunicación, ciencias de la computación, inteligencia artificial e investigación operativa.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diseño y simulación de controladores inteligentes aplicados a procesos industriales

El presente proyecto tiene por objetivo general desarrollar sistemas de apoyo para la toma de decisiones en procesos industriales, enfocados principalmente a los sistemas de control inteligente. Estos sistemas son cada vez más necesarios debido a la complejidad creciente de los escenarios planteados por la globalización, la competencia, los avances tecnológicos, los problemas ambientales y sociales, entre otros. Concretamente, el Control Inteligente es un procedimiento computacional, capaz de conducir eficientemente un sistema complejo a un objetivo, aún con una representación incompleta, inadecuada y/o bajo especificaciones imprecisas; es decir, actúa apropiadamente en un entorno con incertidumbre. Bajo estas premisas, se puede considerar que proporciona perspectivas interesantes al ser capaz de suministrar metodologías que permiten realizar de forma automática algunas de las tareas realizadas típicamente por los humanos. El desarrollo de Controladores Inteligentes requiere significativos esfuerzos de investigación interdisciplinarios para integrar conceptos y métodos de áreas tales como control, identificación, estimación, además de otras áreas tales como teoría de la comunicación, ciencias de la computación, inteligencia artificial e investigación operativa.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Diseño y simulación de controladores inteligentes aplicados a procesos industriales

El presente proyecto tiene por objetivo general desarrollar sistemas de apoyo para la toma de decisiones en procesos industriales, enfocados principalmente a los sistemas de control inteligente. Estos sistemas son cada vez más necesarios debido a la complejidad creciente de los escenarios planteados por la globalización, la competencia, los avances tecnológicos, los problemas ambientales y sociales, entre otros. Concretamente, el Control Inteligente es un procedimiento computacional, capaz de conducir eficientemente un sistema complejo a un objetivo, aún con una representación incompleta, inadecuada y/o bajo especificaciones imprecisas; es decir, actúa apropiadamente en un entorno con incertidumbre. Bajo estas premisas, se puede considerar que proporciona perspectivas interesantes al ser capaz de suministrar metodologías que permiten realizar de forma automática algunas de las tareas realizadas típicamente por los humanos. El desarrollo de Controladores Inteligentes requiere significativos esfuerzos de investigación interdisciplinarios para integrar conceptos y métodos de áreas tales como control, identificación, estimación, además de otras áreas tales como teoría de la comunicación, ciencias de la computación, inteligencia artificial e investigación operativa.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Processing ambiguous fault signals with three models of feedforward neural networks

In the industrial technological field, running equipment or processes usually is monitored through automatic diagnosis systems. Within several Technologies for implementing such systems, the artificial neuronal networks are the most successful and widely spread. The data signals coming from the equipments or processes under supervision are interpreted by the neuronal networks so as to diagnose the presence of any fault. In this work three models of artificial neural networks and two methods of training are analyzed so as to establish, based on real experiences, the best combination of the neuronal model and the training method for recognizing in an efficient way the ambiguous patterns of faults.Presentado en el I Workshop Procesamiento de señales y Sistemas de Tiempo Real (WPSTR)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Intelligent fault detection and diagnosis based o optimized fuzzy model for process control rig

This thesis focuses on the application of artificial intelligent techniques in fault detection and diagnosis. Fault detection and diagnosis scheme is a technique used in supervisory systems. The function of the supervisory system is to indicate unnecessary process states and to take the most appropriate actions to maintain continuous operation and to avoid damages. There are two main methods in fault detection and diagnosis: model free and model-based. In this thesis, model-based fault detection and diagnosis is used. One of the research challenges in model-based fault detection and diagnosis of a system is to find the accurate models. The objective of this thesis is to detect and diagnose the faults to a process control rig. A technique for the modeling of nonlinear control processes using fuzzy modeling approach based on the Takagi–Sugeno fuzzy model with a combination of genetic algorithm and recursive least square is proposed. This thesis discusses the identification of the parameters at the antecedent and consequent parts of the fuzzy model. For the antecedent fuzzy parameters, genetic algorithm is used to tune them while at the consequent part, recursive least squares approach is used to identify the system parameters. The proposed method is used to develop fault model and to detect the fault where this task is performed by using residual signals. When the residual signal is zero or nearly zero, the system is in normal condition, and when the fault occurs, residual signals should distinctively diverge from zero. Meanwhile, neural network is used for fault classification where this task is performed by identifying the fault in the system. This approach is applied to a process control rig with three subsystems: a heating element, a heat exchanger and a compartment tank. Experimental results show that the proposed approach provides better modeling when compared with Takagi Sugeno fuzzy modeling technique and the linear modeling approach. The overall accuracy for classification results also shows the best performance of around 93%

Incipient sensor fault estimation and accommodation for inverter devices in electric railway traction systems

This paper proposes an incipient sensor fault estimation and accommodation method for three-phase PWM inverter devices in electric railway traction systems. First, the dynamics of inverters and incipient voltage sensor faults are modelled. Then, for the augmented system formed by original inverter system and incipient sensor faults, an optimal adaptive unknown input observer is proposed to estimate the inverter voltages, currents and the incipient sensor faults. The designed observer guarantees that the estimation errors converge to the minimal invariant ellipsoid. Moreover, based on the output regulator via internal model principle, the fault accommodation controller is proposed to ensure that the vod and voq voltages track the desired reference voltages with the tracking error converging to the minimal invariant ellipsoid. Finally, simulations based on the traction system in CRH2 (China Railway High-speed) are presented to verify the effectiveness of the proposed method

Diagnóstico de fallas con redes neuronales. parte 1: reconocimiento de trayectorias

La investigación realizada tuvo como objetivo la formulación de un método para el diseño de un sistema de diagnóstico de fallas para plantas químicas utilizando redes neuronales artificiales. El diagnóstico de fallas tiene como misión identificar la falla que está afectando a un proceso dado a través del análisis de las señales suministradas por los sensores del proceso. Las redes neuronales son modelos matemáticos que intentan reproducir la actividad cognoscitiva del cerebro humano. Estas se caracterizan por su estructura y el método de aprendizaje utilizado. El problema del diagnóstico de fallas se aborda a partir de la perspectiva de la identificación de las trayectorias (secuencias temporales de datos) que describen las variables del proceso al ser afectado por una falla. De esta forma, reconocidas las trayectorias, se habrá identificado la falla asociada. El desarrollo teórico realizado recomienda una estructura y un método de entrenamiento optimizado para las redes neuronales a emplear. Tanto la estructura como el método de entrenamiento propuesto fueron evaluados realizando estudios comparativos con estructuras y un método de entrenamiento tradicionales. Los resultados así obtenidos mostraron la superioridad de las redes neuronales diseñadas y entrenadas con el método propuesto en este trabajo. Salvo en procesos simples, el diagnóstico de fallas es más completo que el reconocimiento de trayectorias porque cada falla puede provocar un conjunto infinito de trayectorias (flujo). Por ese motivo, los fundamentos establecidos en el trabajo son utilizados en la parte II, donde el análisis se extiende al reconocimiento de flujos.The present investigation was focused on formulating a method for designing a fault diagnosis system for chemical plants by using artificial neural networks. Fault diagnosis is aimed at identifying a fault which affects a given process by analysing the signs supplied by process sensors. Neuronal networks are mathematical models which try to imitate the functioning of the human brain. A neural network is defined by its structure and the learning method used. The difficulty with diagnosing faults lies in recognising the tralectories (temporal series of data) followed by process variables when a fault affects the process; when tralectories are recognised, the associated fault is also identified. The theory so developed recommended an optimised structure and training method for the neural networks to use. Both the proposed structure and the training method were tested by carrying out comparative studies between traditional structures and a training method. The results showed the superiority of the neural networks designed and trained with the method proposed in this work. Except for simple processes, fault diagnosis is a more complex problem than simply identifying tralectories, because a fault may cause an infinite set of tralectories (i.e. flow). The fundaments established in this work are thus used in Part II, where the analysis is extended to recognise flows

A New Similarity Measure of Generalized Trapezoidal Fuzzy Numbers and Its Application on Rotor Fault Diagnosis

Fault diagnosis technology plays a vital role in the variety of critical engineering applications. Fuzzy approach is widely employed to cope with decision-making problems because it is in the simplest and most used form. This paper proposed a new similarity measure of generalized trapezoidal fuzzy numbers used for fault diagnosis. The presented similarity measure combines concepts of the geometric distance, the center of gravity point, the perimeter, and the area of the generalized trapezoidal fuzzy numbers for calculating the degree of similarity between generalized trapezoidal fuzzy numbers. This method is proposed to deal with both standardized and nonstandardized generalized trapezoidal fuzzy numbers. Some properties of the proposed similarity measure have been proved, and 12 sets of generalized fuzzy numbers have been used to compare the calculation results of the proposed similarity measures with the existing similarity measures. Comparison results indicate that the proposed similarity measure can overcome the drawbacks of existing similarity measures. Finally, a fault diagnosis experiment is carried out in laboratory based on multifunctional flexible rotor experiment bench. Experimental results demonstrate that the proposed similarity measure is more effective than other methods in terms of rotor fault diagnosis

Development of gas-liquid flow regimes identification using a noninvasive ultrasonic sensor, belt-shape features, and convolutional neural network in an S-shaped riser

The problem of classifying gas-liquid two-phase flow regimes from ultrasonic signals is considered. A new method, belt-shaped features (BSFs), is proposed for performing feature extraction on the preprocessed data. A convolutional neural network (CNN/ConvNet)-based classifier is then applied to categorize into one of the four flow regimes: 1) annular; 2) churn; 3) slug; or 4) bubbly. The proposed ConvNet classifier includes multiple stages of convolution and pooling layers, which both decrease the dimension and learn the classification features. Using experimental data collected from an industrial-scale multiphase flow facility, the proposed ConvNet classifier achieved 97.40%, 94.57%, and 94.94% accuracy, respectively, for the training set, testing set, and validation set. These results demonstrate the applicability of the BSF features and the ConvNet classifier for flow regime classification in industrial applications