English   español  
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10261/127761
Share/Impact:
Statistics
logo share SHARE   Add this article to your Mendeley library MendeleyBASE
Visualizar otros formatos: MARC | Dublin Core | RDF | ORE | MODS | METS | DIDL
Exportar a otros formatos:
Title

Methodologies for hybrid systems diagnosis based on the hybrid automaton framework

AuthorsVento, Jorge
AdvisorPuig, Vicenç
KeywordsMode identification
Xarxes de clavegueram
Sistemes híbrids
Diagnosticadors
Identificació del mode d’operació
Detecció i aillament de fallades
Fault detection and isolation
Diagnoser
Hybrid systems
Sewer networks
Detección y aislamiento de fallos
Identificación del modo de operación
Diagnosticadores
Sistemas híbridos
Redes de alcantarillado
Issue Date2014
PublisherUniversidad Politécnica de Cataluña
Abstract[EN]: Hybrid systems play an important role in the modeling of complex systems since they take into account the interaction between both continuous dynamics and discrete events. Complex systems are subject to changes in the dynamics due to several factors such as nonlinearities, changes in the parameters, disturbances, faults, discrete events and controller actions among others. These facts lead to the need to develop a diagnostic system for hybrid systems improving the diagnostic precision. Hybrid systems allow to combine the classic fault detection and isolation approaches and a diagnoser based on discrete event models. Hence, a design methodology and implementation architecture for diagnosers in the framework of hybrid systems is proposed. The design methodology is based on the hybrid automaton model that represents the system behavior by means of the interaction of continuous dynamics and discrete events. The architecture is composed of modules which carry out mode recognition and diagnostic tasks interacting each other, since the diagnosis module adapts accordingly to the current hybrid system mode. The mode recognition task involves detecting and identifying a mode change by determining the set of residuals that are consistent with the current hybrid system mode. On the other hand, the diagnostic task involves detecting and isolating two type of faults: structural and non-structural faults. In the first case, structural faults are represented by a dynamic model as in the case of nominal modes. Hence they are identified by consistency checking through the set of residuals. In the second case, non-structural faults do not change the structure of the model, therefore, they are identified by a proper residual pattern. %the set of of residuals that can explain this inconsistency. Discernibility is the main property used in hybrid systems diagnosis. Through the concept of discernibility it is possible to predict whether modes changes (faulty or nominal) in the hybrid model can be detected and isolated properly. This concept can be applied in practice, evaluating a set of mathematical properties derived from residual expressions, which can be obtained from input-output models or parity space equations. General properties are derived to evaluate the discernibility between modes in the hybrid automaton model. The diagnoser is built through propagation algorithms developed for discrete models represented by automata. The automaton employed to build the diagnoser for a hybrid system is named behaviour automaton. It gathers all information provided by discernibility properties between modes and observable events in the system, increasing the system diagnosability. % in the system. Diagnosis for hybrid systems can be divided in two stages: offline and online. Moreover, it can be carried out twofold: in a non-incremental and an incremental form. In the non-incremental form, algorithms are executed taking into account global models, unlike incremental form that leads to building the useful parts of the diagnoser, only developing the branches that are needed to explain the occurrence of incoming events. The resulting diagnoser adapts to the system operational life and it is much less demanding in terms of memory storage than building the full diagnoser offline. The methodology is validated by the application to a case study based on a representative part of the Barcelona sewer network by means of a tool implemented in Matlab.
[CA]: La investigació realitzada en aquesta tesi es basa en el disseny de sistemes de diagnòstic de fallades aplicat a sistemes complexos. La majoria dels sistemes estan controlats i supervisats de manera automàtica mitjançant el disseny d'una interfície que permeti la seva monitorització a través de les mesures de les variables d'estats. S'han proposat diverses metodologies per dissenyar aquests sistemes de diagnòstic que varien d'acord amb les característiques pròpies del modelat. La precisió del sistema de diagnòstic de fallades depèn del model utilitzat. Es proposa fer servir models híbrids per representar el comportament de sistemes complexos. Els models híbrids permeten combinar comportaments del sistema governats per temps i per esdeveniments discrets en un únic model. D'aquesta manera es poden combinar les tècniques existents de diagnòstic de fallades per sistemes continus i amb les d'esdeveniments discrets, que fins al moment s'han desenvolupat per separat. El fet de poder combinar aquestes tècniques per separat en un únic model permet obtenir un model de diagnòstic més precís. Els models híbrids permeten representar el sistema a través d'un conjunt de modes d'operació, que inclouen comportaments nominals i de fallada. Les fallades poden ser de diferents tipus: fallades no estructurals i fallades estructurals. Les fallades no estructurals representen fallades als sensors i als actuadors del procés. Les fallades estructurals permeten representar fallades als components del sistema, com per exemple comportes que es queden embussades i interruptors que no commuten quan són accionats, entre altres. L'evolució d'un sistema híbrid queda representada per el conjunt d'esdeveniments que poden acórrer al sistema i el canvi dels models continus, que varien amb el punt d'operació del sistema. El major problema que presenten els models híbrids és el numero de modes que s'han de considerar per representar els possibles comportaments reals del sistema i que a vegades dificulta massa la seva implementació. A causa d'aquesta problemàtica que afecta als sistemes complexos es proposa dissenyar una metodologia per diagnosis de sistemes híbrids que faci possible la seva implementació de manera automatitzada, evitant el cost de computació i optimitzant l'espai en memòria que poden generar els modes de operació. La metodologia per la diagnosi de sistemes híbrids es basa en l'autòmat híbrid. L'autòmat híbrid representa el sistema per un conjunt de modes (nominal i de fallada), on la dinàmica continua de cada mode es representa per un model a temps discret en espai d'estat o el seu equivalent en funció de transferència. La dinàmica governada per esdeveniments discrets es representa per un conjunt d'esdeveniments que poden ser de dos tipus: observables i no observables. Els esdeveniments observables comprenen accions que l'operador executa a la planta o quan les variables d'estat superen un llindar i que poden ser mesurats. En cas de no poder ser mesurats es consideren esdeveniments no observables. Pel cas de fallades, totes es consideren esdeveniments no observables. El sistema de diagnòstic hauria de ser capaç de fer un seguiment dels modes d'operació del sistema. Per saber si serà possible detectar els canvis de modes en línia s'estudia la propietat de la discernabilitat. Teòricament es defineix la discernabilitat com la capacitat de poder distingir a través del conjunt de mesures el comportament dinàmic dels modes d'operació quan s'avaluen els residus en línia. La diagnosi de sistemes híbrids es
divideix en dues etapes: disseny del diagnosticador i diagnosi en línia. En la primera fase s'ha de construir un diagnosticador que permeti fer un seguiment dels modes d'operació del sistema. A més, l'execució dels algorismes de diagnosi pot ser de dues maneres: no incremental i incremental. En el primer cas els algorismes s'executen considerant el model global de l'autòmat híbrid obtenint un model global del diagnosticador. En la versió incremental només es construeixen les parts del model que són necessàries, optimitzant l’espai en memòria i el cost de computació que generen els modes d’operació quan ocorren els esdeveniments al sistema. La metodologia s’aplica a les xarxes de aigua clavagueram de la ciutat de Barcelona.
URIhttp://hdl.handle.net/10261/127761
Appears in Collections:(IRII) Tesis
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
accesoRestringido.pdf15,38 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record
Review this work
 


WARNING: Items in Digital.CSIC are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.