Lo scopo di questa tesi è la presentazione di un innovativo sistema di Fault Detection e Isolation (FDI) basato su un approccio data-driven. La scelta di utilizzare un approccio data-based è stata dettata dal fatto che, molto spesso, in applicazioni industriali, modelli dinamici del processo non sono disponibili o non sono particolarmente utili per scopi diagnostici.
L’innovativo sistema FDI proposto combina le seguenti metodologie: Principal Component Analysis (PCA), Cluster Analysis e Pattern Recognition.
Il risultato è quello che l’autore ha definito Fuzzy Fault Classifier (FFC). La combinazione delle tre tecniche sopracitate permette di rilevare ed isolare automaticamente guasti singoli e guasti multipli. Questo sistema è stato altresì arricchito dall’uso di soglie adattative la cui progettazione si è inspirata a degli schemi classici proposti in letteratura; l’apporto innovativo è stato quello di identificare alcuni parametri incogniti attraverso un approccio basato sull’uso dell’analisi spettrale dei segnali di ingresso.
Per risolvere il cruciale problema della scelta delle Componenti Principali nella PCA, è stato presentato un nuovo metodo basato sul noto test statistico ANOVA (ANalysis Of VAriance); tale metodologia è stata confrontata con altri approcci ed i suoi benefici possono essere valutati.
Il sistema FDI descritto è stato testato per valutare le capacità di identificazione e di isolamento dei guasti singoli e multipli, assieme ai principali gusti di processo, dei seguenti processi reali: Compressore Centrifugo Multistadio e Unmanned Surface Vehicle (USV).
La bontà e l'efficienza del sistema FDI possono essere apprezzate valutando i risultati ottenuti. Essi confermano la capacità del sistema in termini di individuazione ed isolamento dei guasti ed inoltre, vista la sua caratteristica data-based, la possibilità di estenderne l'uso ad altri processi. L'unico requisito è la presenza di misure affidabili delle principali grandezze di processo
