Diagnostico de Procesos

Posgrado en Ing. Electronica

Capitulo I

Seguridad y Diagnostico en

Procesos Industriales

D.U. Campos-Delgado

Facultad de Ciencias

UASLP

Enero-Junio/2016

1

CONTENIDO

Conceptos Generales

Estudios Estadısticos de Seguridad

Sistemas de Control y Supervision en Lınea

Panorama General del Diagnostico de Pro-

cesos

2

Conceptos Generales

La automatizacion de procesos ha permiti-

do lograr un desempeno nunca imaginado y

conseguir condiciones de operacion que re-

tan las capacidades fısicas de los sistemas,

por ejemplo

• Sistemas de aviacion,

• Reactores nucleares,

• Protesis,

• Sistemas aeroespaciales,

• Sistemas automotrices,

• Sistemas de dosificacion de medicamen-

tos,

• Generacion de energıa electrica, etc.

3

Ademas de alcanzar un alto desempeno, en

mucho sistemas la seguridad es un punto

crucial → condiciones que debe satisfacer el

sistema para evitar el riesgo de accidentes.

Supervision (concepto clasico): evaluar el

estado actual de un proceso, e identificar

una condicion no permitida o deseada del

mismo, y tomar las acciones adecuadas pa-

ra evitar un accidente o danos humanos y

materiales ⇒ (A) Monitoreo y (B) Protec-

cion.

Monitoreo: ciertas mediciones son revisa-

das de forma periodica con respecto a ni-

veles de tolerancia, y un operador genera

alarmas y acciones de respaldo.

Proteccion: en caso de identificarse una

condicion peligrosa o de riesgo, el sistema

de supervisor lleva al proceso a una ope-

racion de modo-seguro, que en ocasiones

involucra parar el sistema de forma gradual

o subita.

El detectar una condicion de operacion no

permitida sera mas relevante si el proceso

opera bajo un sistema de control en lazo

cerrado, ademas de ser necesario realizarlo

de forma rapida si el sistema tiene tiempos

de respuesta cortos.

Por lo que surge la necesidad de realizar la

supervision de forma automatica y pron-

ta.

Conceptos asociados a la supervision (Co-

mite de IFAC: SafeProcess)

• Falla (fault): desviacion no permitida de

al menos una propiedad caracterıstica

de un sistema con respecto a sus condi-

ciones nominales, aceptables o estandar

de operacion.

• Averıa (failure): interrupcion permanen-

te de una funcion basica del sistema ba-

jo cierta condicion de operacion.

• Disfuncion (malfunction): el sistema es

incapaz de cumplir alguna de las funcio-

nes para las que fue disenado, de mane-

ra intermitente.

Ejemplo practico:

• La baterıa no puede suministrar la co-

rriente nominal → falla.

• El limipiaparabrisas no opera en condi-

ciones de lluvia moderada → disfuncion.

• La corriente no es suficiente para que el

motor del limpiaparabrisas encienda →

averıa.

Dependiendo del perfil temporal de la falla

• Falla abrupta

• Falla incipiente o progresiva

• Falla intermitente

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100

0.5

1

abru

pta

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100

0.5

1

incip

iente

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 100

0.5

1

tiempo (seg)

inte

rmitente

¿Cual serıa mas facil de identificar y por

que?

Estudio Estadıstico de Seguridad

Las tres propiedades basicas asociadas con

la seguridad: (A) Confiabilidad (reliability),

(B) Sustentabilidad (maintainability), (C)

Disponibilidad (availability).

Estas propiedades se estudian de forma es-

tadıstica en la practica.

Confiabilidad: propiedad de un sistema pa-

ra desempenar una funcion requerida bajo

una cierta condicion de operacion, y un pe-

riodo determinado.

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• Esta propiedad se afecta por fallas y

averıas.

• Una medida para cuantificarla es MTTF

(mean time to failure) → tiempo pro-

medio de funcionamiento de una unidad

antes de que ocurra una falla.

• MTTF de (i) balero 0.61 × 106 h, (b)

banda mecanica 5.07 × 104 h, (iii) mo-

tor electrico 0.11 × 106 h, (iv) engrane

0.21× 106 h.

• El MTTF de la conexion de dos com-

ponentes iguales sera (i) en serie 0.5 del

original, y (ii) en paralelo 1.5 veces.

Sustentabilidad: conjunto de operaciones

y cuidados necesarios (mantenimiento) pa-

ra que un sistema pueda seguir funcionan-

do adecuadamente.

• Para cuantificar esta propiedad se em-

plea MTTR (mean time to repair) →

tiempo promedio para reparar un equi-

po.

• Tres tipos de estrategias de manteni-

miento: (A) preventivo, (B) correcti-

vo, y (C) predictivo.

Disponibilidad: capacidad de un sistema

de llevar a cabo una funcion especıfica en

un momento determinado.

• Un ındice cuantificable para esta pro-

piedad es MTBF (mean time between

failures) → tiempo promedio entre dos

fallas consecutivas

MTBF = MTTF +MTTR

• Un medida de la disponibilidad A es

A =MTTF

MTBF.

• Por lo que si MTTR ≪ MTTF ⇒ MTBF ≈

MTTF .

Los analisis de seguridad son crıticos en

la ingenierıa moderna → analisis de con-

fiabilidad, ETA (event tree analysis),FTA

(fault tree analysis) y FMEA (failure mode

and effect analysis).

Control y Supervision en Lınea

Dentro de un sistema de control retroali-

mentado se pueden tener 2 objetivos en la

operacion: (i) regulacion o (ii) seguimien-

to.

Ademas el sistema de control automatico

debe

• Compensar las perturbaciones en el pro-

ceso e incertidumbre en el comporta-

miento del sistema.

• Vigilar que el funcionamiento no se aleje

de un condicion deseada y generar ac-

ciones correctivas de ser necesario.

• Llevar al proceso a una condicion de

operacion segura en caso de condicio-

nes no previstas.

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Modos de funcionamiento general: (i) arran-

que, (ii) normal y (iii) paro.

Un condicion de paro puede traer graves

consecuencia monetarias o poner en riesgo

a los operarios.

Una vez identificada un falla existen varias

opciones correctivas dentro del sistema de

control:

• Ajuste de los niveles de referencia o con-

diciones de operacion deseadas.

• Cambiar el algoritmo de control por uno

mas conservador o cuyo proposito sea

mantener estabilidad.

• Modificar la arquitectura estructural

del proceso.

En un proceso complejo generalmente la

supervision de realiza por un operador, da-

da la experiencia y conocimiento que ha

adquirido, y su capacidad de improvisar so-

luciones oportunas a problemas nuevos.

Sin embargo, la supervision se restringe ge-

neralmente a verificar que las variables se

encuentren dentro de umbrales de opera-

cion normal, y serıa muy dificil para el ope-

rador evaluar correlaciones temporales o re-

laciones dinamicas entre las mediciones.

0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500−3

−2

−1

0

1

2

3

4

5

tiempo (muestra)

Esta

do d

el pro

ceso

Alarma

Por lo tanto, surge la necesidad de rea-

lizar la supervision del proceso de forma

mas eficiente, automatica y sistematizada,

buscando lograr tiempos de deteccion mas

cortos e identificar condiciones anormales

de operacion no triviales, e inclusive gene-rar acciones correctivas tambien de forma

automatica.

El primer paso es extraer informacion de lascondiciones de operacion normal y anormal

del proceso, lo cual puede lograrse por

• Modelos matematicos,

• Procesamiento de senales.

Con respecto de las acciones correctivas sepueden visualizar 2 estrategias

• Modo de acomodo (accommodation),

• Modo de reconfiguracion.

Diagnostico de Procesos

Deteccion de Fallas: evaluar si el sistema

se encuentra trabajando en una condicion

normal o bajo la accion de una falla.

Aislamiento de Fallas: una vez detecta-

da una condicion de falla, dictaminar que

elemento del sistema se encuentra en con-

dicion de falla.

Identificacion de Fallas ya aislada la falla,

cuantificar la amplitud y evolucion tempo-

ral de la falla en el sistema (objetivo ideal

pero difıcil en la practica !!).

Acomodo de Fallas: con el conocimiento

del elemento con falla en el proceso, modi-

ficar la ley de control o sus parametros para

compensar en lo posible el efecto adverso

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de la falla en el desempeno en lazo cerrado,

priorizando la estabilidad del sistema.

Diagnostico de Fallas → Deteccion +

Aislamiento/Identificacion de Fallas

• Enfoque Pasivo: considerando solo las

mediciones del proceso se detecta y aisla

una condicion de falla.

• Enfoque Activo: en ciertos puntos del

proceso se introducen senales de excita-

cion con fines de diagnostico.

Control Tolerante a Fallas → Diagnosti-

co + Acomodo de Fallas

• Enfoque Pasivo: la ley de control se di-

sena considerando posibles condiciones

de falla que se modelan como incerti-

dumbre en el proceso o perturbaciones

→ enfoque de control robusto.

• Enfoque Activo: se basa en una etapa

inicial de diagnostico cuya informacion

permite realizar el acomodo de la falla

o una reconfiguracion completa del al-

goritmo de control o el actuador.

Residuos r(t): senales indicadoras de una

falla f(t) en el sistema, por lo que deben

ser cero (o cercanas a cero) en ausencia de

fallas, y mayores a cero para una condicion

anomala del proceso.

Los residuos deben ser desacoplados de las

perturbaciones d(t) e insensibles a la in-

certidumbre ∆P(t) en el conocimiento del

sistema !

r(t)

{

≈ 0 f(t) = 06= 0 f(t) 6= 0

∀d(t),∆P(t)

En la practica, se puede calcular un umbral

de deteccion JTH > 0 que se define como

JTH = maxf(t)=0 ∀d(t),∆P (t)

|r(t)|

Por lo que se detecta una falla si se cumple

|r(t)| > JTH.

Redundancia analıtica: concepto que se

emplea para a partir del modelo matemati-

co del proceso generar residuos, lo cual se

logra a traves de observadores dinamicos.

¿Que es un observador? ⇒ Estimador de

los estados/salidas de un sistema dinami-

ca, el cual en condiciones nominales cum-

ple convergencia del error a cero asintoti-

camente.

Ejemplo: considerar un sistema lineal e in-

variante en el tiempo (LIT)

x = Ax+Bu

y = Cx

donde x ∈ Rn representa el vector de esta-

dos, y ∈ Rp el vector de salidas, u ∈ R

m el

vector de entradas, y la matrices (A,B,C)

tienen dimensiones compatibles. Entonces

el observador esta dado por

˙x = Ax+Bu+ L(y − y)

y = Cx

donde x y y los estimados de los estados y

salidas, y la matriz L ∈ Rn×p debe garanti-

zar que (A+ LC) sea una Hurwitz. �

Utilizando la redundancia analıtica se asu-

me que las fallas pueden ser modeladas con

2 enfoques

• Aditivo → la falla es una entrada exoge-

na adicionales que se introducen en el

modelo dinamico del sistema.

• Multiplicativa → la falla corresponde a

cambios en los parametros del modelo

del sistema.

Por lo que considerando nuevamente unsistema LIT:

x = (A+∆A)x+ (B+∆B)u+ E1d+ F1f +w

y = (C+∆C)x+ E2d+ F2f + v

donde d ∈ Rd representa el vector de per-

turbaciones, f ∈ Rf representa el vector de

fallas aditivas, (w,v) vectores de ruido, y

(∆A,∆B,∆C) matrices asociadas con las

fallas multiplicativas.

Los metodos diagnostico que se enfocan

en el procesamiento de las mediciones,

consideran evaluaciones sobre ventanas co-

rredizas o ventanas con traslape, para en-

seguida extraer rasgos o sıntomas para de-

tectar un falla y enseguida clasificar.

Con este fin se pueden emplear las siguien-

tes tecnicas

• Transformada rapida de Fourier (FFT)

o transformada de Fourier de tiempo re-

ducido (STFT),

• Analisis de Componentes Principales (PCA)

o Analisis de Componentes Independien-

tes (ICA)

• Escalograma y Analisis Multiresolucion

por Ondeletas o wavelets.

Tarea # 1

Problemas (Fault-Diagnosis Systems, R. Iser-

mann, Ed. Springer, 2005):

Seccion 3.6 (pags. 47 y 48): 4), 5), 6), 8)

y 10)

Seccion 4.7 (pags. 57 y 58): 3), 5) y 8).

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