Secuencias de alarmas para detección y diagnóstico de fallos

En este artículo se habla de las secuencias de las alarmas de una planta industrial y cómo pueden ser utilizadas para detectar y diagnosticar fallos. Este trabajo parte del Gerenciamiento de Alarmas, un tema que busca reducir el número de alarmas desplegadas a los operadores, contribuyendo a la apropiada detección y diagnóstico de fallos. Se muestran algunas técnicas de búsqueda cuya aplicación se mostrará posteriormente en un conjunto de datos asociados a un fallo real de una planta de Cracking Catalítico Fluidizado, para hallar la secuencia de las alarmas asociada al fallo en cuestión. Se muestra una metodología clara para poder hallar dichas secuencias de alarmas. Al final se enumeran algunas conclusiones relacionadas con la limitación debido al período de muestreo de las alarmas, y al uso de un diccionario de fallos extendido para incorporar la secuencia de las alarmas dentro de otras técnicas para la detección y el diagnóstico de fallos

Alarm sequences for fault detection and diagnosis

En este artículo se habla de las secuencias de las alarmas de una planta industrial y cómo pueden ser utilizadas para detectar y diagnosticar fallos. Este trabajo parte del Gerenciamiento de Alarmas, un tema que busca reducir el número de alarmas desplegadas a los operadores, contribuyendo a la apropiada detección y diagnóstico de fallos. Se muestran algunas técnicas de búsqueda cuya aplicación se mostrará posteriormente en un conjunto de datos asociados a un fallo real de una planta de Cracking Catalítico Fluidizado, para hallar la secuencia de las alarmas asociada al fallo en cuestión. Se muestra una metodología clara para poder hallar dichas secuencias de alarmas. Al final se enumeran algunas conclusiones relacionadas con la limitación debido al período de muestreo de las alarmas, y al uso de un diccionario de fallos extendido para incorporar la secuencia de las alarmas dentro de otras técnicas para la detección y el diagnóstico de fallos.This article talks about the alarm sequences of an industrial plant and how They can be used to detect and diagnose faults. This work is part of Alarm Management, a topic that seeks to reduce the number of alarms displayed operators, contributing to the proper detection and diagnosis of faults. I know show some search techniques whose application will be shown later in a data set associated with a real failure of a Catalytic Cracking plant Fluidized, to find the sequence of alarms associated with the fault in question. I know shows a clear methodology to be able to find these alarm sequences. In the end it list some conclusions related to the limitation due to the period of alarm sampling, and the use of an extended fault dictionary to incorporate the sequencing of alarms within other techniques for the detection and diagnosis of failures

Supervisión inteligente de un proceso complejo basada en un modelo neuronal. Un caso real de aplicación.

An intelligent supervisory system inspired on a Neural Network Output Error model is presented herein. The application for predicting tool wear in a milling process is selected as a case study. The supervision block consists of a neural model, the weighted sum of squared residuals method and the tool condition index for a decision-making. This work shows the combined use of residual vector norm and the norm of the residual vector derivative to compute adaptive thresholds. The study analyses the influence of infinity and Euclidean norm on the results. Experimental tests are run in a professional machining centre under different cutting conditions using real-time data and new, half-worn and worn tools. The results show this supervisory system’s suitability

METODOLOGÍA PARA IDENTIFICACIÓN DE FALLOS CRÍTICOS EN PROCESOS INDUSTRIALES BASADA EN TÉCNICAS DE CONFIABILIDAD OPERACIONAL

En el presente artículo se desarrolla una metodología para la identificación defallos en una planta de Cracking Catalítico Fluidizado (FCC) modelo UOP, inicialmente se realiza un análisis de confiabilidad que permite definir el nivel de criticidad de cada uno de los equipos de la unidad e identificar modos de fallo potenciales y su efecto sobre la operación de la planta; con la información entregada por este análisis se establecen requerimientos para un sistema de supervisión, detección y clasificación de situaciones anómalas, que pueden llevar al proceso a una condición de fallo

Filosofia de alarmas para una central térmica de ciclo combinado y eficiencia del sistema de alarmas

El objetivo de este PFC es dar a conocer la problemática de la mala gestión de los Sistemas de Alarmas en los Sistemas de Control Distribuido, a través de la redacción del documento de la Filosofía de Alarmas para una Central Eléctrica. De toda la documentación, normativa y estándares redactados sobre este tema, se ha elegido la metodología propuesta en el estándar ANSI/ISA-18.2 para mejorar la efectividad del Sistema de Alarmas en cuestión, ya que está es la culminación de otros estándares y normas anteriores, y está reconocida y aceptada como una buena práctica por la mayoría de entidades reguladoras e industrias, complementando a menudo sus propias regulaciones. La ISA-18.2, estructura el proceso de mejora del Sistema de Alarmas en diferentes pasos, y este proyecto se centra en el primero de ellos: La Filosofía de Alarmas. Esto consiste en crear un documento completo, a medida y comprensible que establezca los criterios sobre cómo implementar y configurar las alarmas de una determinada planta basándose en principios de buenas prácticas; así como también algunas técnicas pensadas para resolver los problemas que generan las alarmas, su manejo y su la conservación del sistema optimizado en el tiempo. Como parte del proyecto se ha hecho un análisis de los factores que determinan el estado de un Sistema de Alarmas para la central en cuestión, determinando en qué situación se encuentra actualmente en relación a los valores propuestos como aceptables por la ISA-18.2

Identificación y Diagnóstico de Fallos en Sistemas de Eventos Discretos Estocásticos

[EN] This work presents a fault diagnosis method for stochastic discrete event systems without previous model. To achieve this goal, the method identifies the normal behavior from to online input/output system signals. Each signal is discretized through an event generator, so the system is modelled from the language theory. Besides the pure event generation, the method also identifies the time between events, so the normal behaviour language can be modeled with a stochastic, timed, interpreted Petri net which represents only the observed language and avoids the non-determinism. Once the normal behavior has been identified, the diagnostic method compares the identified language with on-line observed language. If there is any deviation, then a fault has been detected. This work presents a diagnoser that is able to use that information to detect the fault and to learn the faulty behavior. The system is modular and it includes tools to locate the fault. The collected information is a good base for an expert to fully diagnose the fault.[ES] Este trabajo presenta un método de diagnóstico de fallos para sistemas de eventos discretos estocásticos, sin modelo previo. Para lograr el objetivo, el método identifica el comportamiento normal a partir de las señales de entrada / salida (E/S) del sistema obtenidas on-line. Cada señal es discretizada mediante un generador de eventos, así el sistema es modelado bajo la teoría de lenguajes. Además de la generación de eventos, el método también identifica el tiempo entre eventos, de esta manera el lenguaje del comportamiento normal puede ser modelado como una red de Petri, interpretada, temporizada, estocástica; la cual solo representa el lenguaje observado y evita el no-determinismo. Una vez se ha identificado el comportamiento normal, el método de diagnóstico propuesto compara el lenguaje identificado con el lenguaje observado on-line; si hay desviación entre los lenguajes, se ha detectado un fallo. Este trabajo presenta un diagnosticador que es capaz de usar esa información para detectar el fallo y aprender el comportamiento fallido. El sistema es modular y esto incluye herramientas para localizar el fallo. La información recolectada es una buena base para que un experto diagnostique totalmente el fallo.[CA] Aquest treball presenta un mètode de diagnosi de fallades per a sistemes de esdeveniments discrets estocàstics sense model anterior. Per aconseguir aquest objectiu, el mètode identifica el comportament normal observant les senyals de eixida/entrada en línias. Cada senyal és discretiza amb un generador d'esdeveniment, així doncs, el sistema es modela amb la teoria de llenguatges. A més de la generació d'esdeveniment pura, el mètode també identifica el temps entre esdeveniments, així que el comportament normal es pot modelar amb una Xarxa de Petri estocàstica, temporitzada e intrepretada que representa només el llenguatge observat i evita el no-determinisme. Una vegada que el comportament normal ha estat identificat, el mètode de diagnòstic compara el llenguatge identificat amb el observat en línia. Si hi ha qualsevol desviació llavors una fallada ha estat detectada. El diagnosticador és capaç d'utilitzar aquesta informació per detectar la fallada i per aprendre el seu comportament. El sistema és modular i inclou eines per localitzar la fallada. La informació recollida és una bona base per a que un expert puga plenament diagnosticar la fallada.Muñoz Añasco, DM. (2015). Identificación y Diagnóstico de Fallos en Sistemas de Eventos Discretos Estocásticos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/53915TESI

Automatización planta de embotellado de la línea de proceso de transformaciones vegetales de la facultad de ingeniería de La Universidad La Gran Colombia Seccional Armenia, aplicando control borroso para la detección de alarmas.

This article presents the automation of bottling plant, and it suggests a predictablemaintenance system based on Logic Fuzzy techniques. For the implementation ofthe prototype, the programming software was used for the controller Zelio of Schneider Electric.Este artículo presenta la automatización de una planta de embotellamiento ypropone un sistema de mantenimiento predictivo basado en técnicas de Lógica Borrosa.Para la implementación del prototipo, se utilizó el software de programación para los autómatas Zelio de Schneider Electric

Diseño e implementación de un control tolerante a fallos activo utilizando plataformas de bajo costo para control, comunicación y supervisión de un proceso mediante programas de código libre y controladores lógicos programables

En la industria es importante supervisar y controlar todos los procesos involucrados en la producción. Para lograr este objetivo usualmente se debe hacer uso herramientas informáticas especializadas, cuyos costos son generalmente elevados. Por tanto, para comunicar dispositivos de planta y efectuar una correcta supervisión de los procesos es necesario disponer de un sistema de adquisición de datos y control supervisado (SCA-DA, por sus siglas en inglés) con redes de campo para comunicar varios dispositivos, lo que implica una inversión importante en hardware y software, limitando su penetración en empresas pequeñas y medianas. Este proyecto propone el desarrollo de un sistema de supervisión, comunicación y control tolerante a fallos haciendo uso de controladores lógicos programables (PLCs) y plataformas de bajo costo para efectuar dicha tarea. Los resultados de validación del enfoque presentado en este trabajo se comprueban en un prototipo de supervisión y control de velocidad de un motor de corriente directa. El sistema de control propuesto cumple de manera efectiva los objetivos de diseños utilizando plataformas de software libre para su implementación. El sistema propuesto consiste de un SCADA que integre el protocolo de comunicación industrial (OPC), y en el nivel de ejecución de sistemas de manufactura, se desarrollará un algoritmo de control activo tolerante a fallos (AFTC) con el método de espacio de paridad para el motor DC, con el fin de supervisar cambios dinámicos y corregir fallos en tiempo real.In industry, specially manufacturing, it is important to supervise and control all processes involved in production. To achieve this goal, it is usually necessary to make use of proprietary software whose costs are high in most cases. Therefore, to communicate the devices of the plant and to perform a proper supervision of the processes it is necessary to have a SCADA system with the field networks to communicate several devices, which implies the acquisition of hardware and software licenses, impliying an important investment and thus limiting its penetration on small and medium enterprises. This project proposes the development of a system of supervision, communication and fault tolerance control that make use of programmable logic controllers (PLCs) and low cost platforms to perform this task. A direct current (DC) motor is used as the case study. The speed measurement is performed through an incremental encoder. In addition, it is proposed the development of a SCADA system that integrates the industrial communication protocol (OPC), and in the level of execution of manufacturing systems, an active control algorithm is developed with the parity space method for the DC motor, In order to monitor dynamic changes and accommodate faults in real time.Ingeniero en Electrónica y TelecomunicacionesCuenc

Uso de cartas multivariables para la monitorización y optimización del mantemimiento de una plataforma eólica

Resumen. En el presente trabajose ha intentado mejorar y optimizar el mantenimiento predictivo y detección de fallas de una plataforma eólica offshore. El propósito del trabajo se ha llevado a cabo con la realización de cartas de control multivariables, utilizando la técnica de T2de Hotelling, la que nos permite relacionar y monitorizar todas las variables requeridas.Para la simulación de las variables del generador eólico offshore se ha utilizado el software Labview, en el cual se han reproducido datos de funcionamiento normalizadosy otros realizados con error, para después realizar la comparación mediante la técnica de control multivariante, con la ayuda de un software específico multivariante (QualStat). Esto dio como resultado un grafico de control en el que se observó la desviación del proceso, respecto a las condiciones ideales del proceso.Mediante los resultados obtenidos del trabajo se obtuvieron las conclusiones de que la técnica empleada para la monitorización y análisis del proceso aplicado a los generadores eólicos offshore, resulto de gran ayuda para la detección de desviaciones con la visualización de un grafico, lo que sirve de gran ayuda a la hora de predecir y prevenir fallos y averías en los generadores.Laburpena. Lan honetansaiatu da hobetzen eta optimizatzen plataforma eoliko offshoreko mantentzeko lanakfaila detekzioa eta predikzio bitartez. Lanaren asmoa burutu da kontrol gutunmultialdagarriko errealizazioarekin Hotelling-eko T2-etako teknika erabiliz, honek aldagai guztiak erlazionatzea etamonitorizatzea baimentzen du.Sorgailu eoliko offshorearen aldagaien simulazioa egiteko, Labview softwarea erabili da,non normalizatutako funtzionamendu datuak eta akatsarekin egindako beste batzuk erreproduzitu dira. Gero komparaketa egiteko kontrol multialdakorreko teknikaren bitartez egin da, software espezifiko multialdakorreko laguntzarekin (QualStat).Honek emaitza bezala eman zuen kontrol grafiko bat non ikusten zenprozesuaren desbideratzea, prozesuaren baldintza idealak kontuan izanda.Lanetik lortutako emaitzen bitartez ,monitorizaziorako erabilitako teknikaeta sorgailu eoliko offshoreei aplikatutako prozesuaren analisiaren konklusioakeskuratu ziren.Lagungarria izan zengrafiko bateko bistaratzearekiko desbideratze detekziorako.Horrek balio digu sorgailuetako matxurrak eta akatzakiragar eta aurre ikusteko orduan.Abstract. In the present work we have tried to improve and optimize the predictive maintenance and failure detection of an offshore wind platform. The purpose of the work has been carried out with the realizationof multivariable control charts, using the Hotelling T2 technique, which allows us to relate and monitor all the required variables.For the simulation of the variables of the offshore wind generator, the software Labview has been used, in which standardized and other error-prone operating data have been reproduced, and then compared using the multivariate control technique, with the help of a specific multivariate software (QualStat). This resulted in a control graph in which the deviation of the process,from the ideal process conditions, was observed.From the results obtained from the work, the conclusions were obtained that the technique used for monitoring and analysis of the process applied to offshore wind generators, was of great help in detecting deviations with the display of a graph, which is very helpful in predicting and preventing failures and breakdowns in the generators