17 research outputs found
Detecci贸n de fallos con sensores virtuales bajo FF
[Resumen] Se propone la detecci贸n de fallos de procesos dotados de elementos de medida virtuales mediante ecuaciones de paridad. El procedimiento de detecci贸n utiliza aproximadores funcionales basados
en redes neuronales implementadas mediante
bloques funci贸n del est谩ndar Foundation Fieldbu
Distribuci贸n de la irradiaci贸n solar global, directa y difusa, en la ciudad de A Coru帽a
[Resumen] Con el objetivo de estudiar las series temporales de irradiaci贸n solar global, directa y difusa m谩s largas de las que se dispone en Galicia, recogidas por la AEMET en A Coru帽a, se realiza en primer lugar, una caracterizaci贸n estad铆stica de las tres series de radiaci贸n, as铆 como del 铆ndice de claridad y la fracci贸n difusa, que ofrece una imagen de la cantidad y variabilidad de la misma en A Coru帽a, se incluye una clasificaci贸n de los d铆as en los 煤ltimos 25 a帽os seg煤n el 铆ndice de claridad.
Se establece su relaci贸n con otras variables habitualmente registradas como las horas de sol, la temperatura y la precipitaci贸n. Se comprueba que las horas de sol son el predictor 贸ptimo para estimar tanto la irradiaci贸n global como la componente directa, y se han obtenido modelos de regresi贸n a escala diaria que permiten completar los datos de radiaci贸n.
Se presentan modelos, basados en correlaciones con el 铆ndice de claridad, que permiten estimar las componentes difusa y directa. Y finalmente se modelaron todas las series objeto de estudio con el m茅todo ARIMA, a escala diaria y mensual, obteniendo ecuaciones que permiten hacer predicciones utilizando 煤nicamente como entrada la propia serie.[Resumo] Co obxectivo de estudar as series temporais de irradiaci贸n solar global, directa e difusa m谩is longas das que se disp贸n en Galicia, recollidas pola AEMET na Coru帽a, real铆zase en primeiro lugar, unha caracterizaci贸n estat铆stica das tres series de radiaci贸n, as铆 como do 铆ndice de claridade e a fracci贸n difusa, que ofrece unha imaxe da cantidade, e variabilidade desta na Coru帽a, incl煤ese unha clasificaci贸n dos d铆as nos 煤ltimos 25 anos segundo o tipo o 铆ndice de claridade.
Establ茅cese a s煤a relaci贸n con outras variables habitualmente rexistradas como as horas de sol, a temperatura e a precipitaci贸n. Compr贸base que as horas de sol son o preditor 贸ptimo para estimar tanto a irradiaci贸n global coma a compo帽ente directa, e obtiv茅ronse modelos de regresi贸n a escala diaria que permiten completar os datos de radiaci贸n.
Pres茅ntanse modelos, baseados en correlaci贸ns co 铆ndice de claridade, que permiten estimar as compo帽entes difusa e directa. E finalmente model谩ronse todas as series baixo estudo co m茅todo ARIMA, a escala diaria e mensual, obtendo ecuaci贸ns que permiten facer predici贸ns utilizando como entrada unicamente a propia serie.[Abstract] To study larger time series of global solar radiation, direct and diffuse available in Galicia, registered by the AEMET in A Coru帽a, first a statistical characterization of the three series of radiation, clearness index and diffuse fraction is performed, which offers a global vision of the amount and variability of the radiation in A Coru帽a, and includes a classification for the days in the last 25 years according to clearness index.
The relationship with other variables commonly registered as sunshine hours, temperature and precipitation is established. It is found that daylight hours are the best predictor to estimate both the global irradiation and the direct component, daily regression models have been achieved allows completing radiation data from sunshine hours.
Models based on the correlations with the clearness index, have been developed to estimate the direct and diffuse components. And finally ARIMA models obtained for all series of radiation, clearness index and diffuse fraction, on a daily and monthly scale, provided prediction equations using as input information only the past values of the serie
An谩lisis de la problem谩tica en la generaci贸n de residuos para detecci贸n de fallos mediante aut贸matas programables
XXV Jornadas de Autom谩tica,Ciudad Real, 8, 9, y 10 de septiembre de 2004[Resumen] En este art铆culo se analiza la problem谩tica de la utilizaci贸n del PLC como elemento de supervisi贸n de un proceso. Se desarrolla una aplicaci贸n en la que se
utiliza un PLC( el elemento habitual de control de la
planta) como supervisor introduciendo, adem谩s de
las secciones de control, una de detecci贸n de fallos
basada en la generaci贸n de residuos a partir del
modelo cuantitativo de la plant
Control IMC Adaptativo bajo Foundation Fieldbus
[Resumen] Este art铆culo describe la t茅cnica de dise帽o e implementaci贸n del algoritmo de control basado en el modelo interno (IMC) para ser implementado bajo arquitecturas del est谩ndar Fundation Fieldbu
Aislamiento de fallos por estimaci贸n de par谩metros con t茅cnicas neuronales
XXV Jornadas de Autom谩tica,Ciudad Real, 8, 9, y 10 de septiembre de 2004El art铆culo aborda un novedoso m茅todo para la
estimaci贸n de par谩metros inherentes a procesos no
lineales y de dif铆cil medida utilizando masivamente
redes neuronales entrenadas mediante propagaci贸n
hacia atr谩s para ser utilizado en la detecci贸n y
aislamiento de fallos en procesos f铆sicos. La
herramienta para la utilizaci贸n masiva de redes
neuronales es una parte de DeltaV y permite su
implementaci贸n dentro de arquitecturas de control
basadas en el est谩ndar Foundation Fieldbu
Implementaci贸n de sensores virtuales en Foundation Fieldbus
[Resumen] En este articulo se describe la implementaci贸n de sensores virtuales distribuidos para la obtenci贸n de
determinadas variables, a partir de otras
relacionadas, bajo arquitecturas del est谩ndar
Foundation Fieldbu
Control MPC bajo el est谩ndar Foundation Fieldbus
[Resumen] Este art铆culo describe una alternativa de implementaci贸n de control basado en modelo predictivo (MPC) utilizando las t茅cnicas de dise帽o
aplicables en arquitecturas Fundation Fieldbu
Process supervision using hybrid modelling under Foundation Fieldbus
World Automation Congress, WAC 2004, Sevilla, SpainThe objective of this work is to describe a coherent methodology for detect deviations between plant and model responses assuming multivariable and non linear processes. It is proposed to supervise a process modelled by applying Hybrid Modelling (HM). Here hybrid modelling is understood as the process model achieved experimentally on the basis of backpropagation NN associated to first order plus delay modelsMinisterio de Ciencia y Tecnolog铆a; DPI2003-0051
Bio-inspired model of ground temperature behavior on the horizontal geothermal exchanger of an installation based on a heat pump
[Abstract] Nowadays the Heat Pump is one of the best systems to warm a building with a good performance. Usually, with the aim to increase the efficiency, a geothermal heat exchanger is added to the installation. This component shows a disturbing effect on the ground where it is placed. On this research a bio-inspired system was developed to test the ground temperature behavior where there is a heat exchanger. The novel approach has been implemented and tested under a real dataset. One year temperature measurements were recorded. The final approach is based on clustering and regression techniques. Then, the model was validated and tested with a dataset from a real installation with a good performance
Missing data imputation of solar radiation data under different atmospheric conditions
[Abstract] Global solar broadband irradiance on a planar surface is measured at weather stations by pyranometers. In the case of the present research, solar radiation values from nine meteorological stations of the MeteoGalicia real-time observational network, captured and stored every ten minutes, are considered. In this kind of record, the lack of data and/or the presence of wrong values adversely affects any time series study. Consequently, when this occurs, a data imputation process must be performed in order to replace missing data with estimated values. This paper aims to evaluate the multivariate imputation of ten-minute scale data by means of the chained equations method (MICE). This method allows the network itself to impute the missing or wrong data of a solar radiation sensor, by using either all or just a group of the measurements of the remaining sensors. Very good results have been obtained with the MICE method in comparison with other methods employed in this field such as Inverse Distance Weighting (IDW) and Multiple Linear Regression (MLR). The average RMSE value of the predictions for the MICE algorithm was 13.37% while that for the MLR it was 28.19%, and 31.68% for the IDW.Ministerio de Econom铆a y Competitividad; AYA2010-1851