Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Diseño e implementación de un sistema de diagnóstico de fallas para la inspección y detección de fallas en componentes de procesos industriales utilizando un robot móvil y algoritmos de inteligencia artificial(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-01-12) Inafuku Yoshida, Alberto Hiroshi; Pérez Zúñiga, Carlos GustavoEl presente trabajo de tesis tiene como principal objetivo desarrollar el algoritmo de control de un robot móvil, el cual se desplazará por una planta industrial en busca de fallas en equipos críticos como son los motores y las bombas. Los motores y las bombas son componentes básicos y fundamentales para los procesos industriales, por lo tanto, es importante mantenerlos en óptimas condiciones con el fin de evitar paradas imprevistas, sobrecostos, y pérdidas de calidad y eficiencia del proceso. En muchos casos, los trabajos de mantenimiento implican medir la vibración de los equipos en lugares confinados o de difícil acceso y debido a que, en la actualidad, se debe velar por la seguridad y bienestar del personal, se propone utilizar un robot móvil para esta tarea. Por lo tanto, se propone diseñar e implementar un sistema de diagnóstico de fallas utilizando mediciones de vibración en conjunto con técnicas de Inteligencia Artificial para un robot móvil. Para lograr el objetivo propuesto, primero se estudian los componentes industriales de interés, resaltando las fallas más comunes y la normativa correspondiente para la clasificación de su condición. Seguidamente, se presentan las estrategias de mantenimiento existentes para su evaluación, resaltando las ventajas y desventajas de cada una, y se introducen los robots móviles como alternativa, teniendo como ejemplos casos reales en donde estos son importantes para realizar trabajos de búsqueda y rescate, en condiciones inaccesibles y peligrosas para las personas. Luego se presentan los algoritmos utilizados en el análisis vibracional, resaltando la Transformada de Hilbert Huang, la cual descompone las señales en Funciones de Modo Intrínseco, señales ortogonales entre sí, que describirán la vibración en función del tiempo y la frecuencia. Las Funciones de Modo Intrínseco serán las entradas a nuestra Red Neuronal Convolucional, una metodología de Aprendizaje Profundo e Inteligencia Artificial para entrenar un modelo que nos ayudará a diagnosticar el tipo de falla. Posteriormente, se proponen los algoritmos a implementar con Python, Keras y TensorFlow y se ponen a prueba con la base de datos de mediciones de vibración MAFAULDA. Finalmente se presentan los parámetros del diseño del robot móvil mencionando el hardware a utilizar y la metodología de medición, y se realiza una comparación de tiempos de procesamiento con una PC para pruebas y la NVIDIA Jetson Nano.Ítem Texto completo enlazado Desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallas basado en observadores utilizando representaciones politópicas de sistemas no lineales aplicado a un proceso hidráulico de cuatro tanques acoplados(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-11-04) Uscamaita Quispetupa, Rossy; Pérez Zúñiga, Carlos GustavoSe presenta el diseño de un esquema para la detección, aislamiento y estimación de fallas basados en observadores de entrada desconocida (UIO, por sus siglas en inglés) y observadores proporcionales integrales (PIO, por sus siglas en inglés). Para sistemas no lineales usando representaciones politópicas de sistemas lineales variables (LPV, por sus siglas en inglés), aplicados a un proceso hidráulico de cuatro tanques. Para la obtener la representación LPV polítopica del proceso hidráulico se considera 2 parámetros variables (válvulas de ingreso de flujo de agua a los tanques del proceso). Estos valores son conocidos ya que se contará con sensores de flujo de en la planta que se instalara en el Laboratorio de Control Avanzado del Departamento de Ingeniería de la PUCP. Al utilizar observadores para los esquemas de diagnóstico de fallas, conlleva a que se deba tener una buena convergencia de estados estimados y que el error de estimación tienda a cero, ya que caso contrario se pude dar falsas alarmas. Esto se puede lograr con los observadores: de entrada desconocida que desacopla a las incertidumbres y los observadores proporcionales integrales que estiman a la perturbación que acompaña al proceso. La estabilidad de los observadores politópicos estará garantizada por la asignación de polos establecida a través de la matriz de desigualdades lineales (LMI, por sus siglas en inglés). El aislamiento de las fallas se realizó gracias al esquema de bancos de observadores generalizado; mientras que la estimación se realizó de manera simultánea a la estimación de estados, con ayuda de los observadores aumentados. Se implementó un algoritmo de Diagnóstico de Fallas en sensores y actuadores en el software RSlogix5000, este algoritmo fue descargado en un PLC virtual. Se elaboró también una interfaz gráfica en el software Factory Talk View que permite monitorear las variables controladas y diagnosticar de forma visual.Ítem Texto completo enlazado Desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallas basado en filtros no lineales de rápido seguimiento: aplicación a un proceso hidráulico de cuatro tanques acoplados(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2017-10-16) Mosaja Churata, Julio Alejandro; Pérez Zúñiga, Carlos GustavoSe presenta el desarrollo de un sistema de diagnóstico de fallos (SDF) aplicado a un proceso hidráulico con tanques interconectados, mediante el Esquema de los Observadores Dedicados (DOS) y el enfoque de estimación paramétrica. La tesis incluye el modelamiento del proceso, el análisis de las fallas de mayor criticidad que se podrán presentar y el diseño de un regulador LQG que permite estabilizar el sistema. En el proceso de diseño del SDF en sensores, se introdujo el Filtro de Rápido Seguimiento (STF), una variante adaptativa del Filtro Extendido de Kalman (EKF), el cual resultó muy útil al aumentar la disponibilidad y estabilidad del SDF, mediante la reducción notable del tiempo de convergencia en los estados estimados de las variables no medidas y la capacidad para eliminar el sesgo originado por el método de discretización empleado. El Algoritmo STF es empleado en la construcción del banco de observadores, necesario para la implementación del enfoque DOS. Adicionalmente, con el objetivo de dar un diagnóstico detallado, se diseño un algoritmo de identificación de fallos basado en umbrales estáticos. Los resultados obtenidos mediante simulación lograron detectar, aislar e identificar fallos individuales en todos los sensores, llegando inclusive a identificar fallos simultáneos hasta en tres sensores a la vez. En la tarea de diagnóstico en componentes (actuadores, tuberías y tanques), se vio por conveniente usar el enfoque de estimación paramétrica mediante la técnica de Estados Aumentados, obteniendo resultados satisfactorios. Se demostró como el algoritmo STF representa una sencilla solución a los problemas de divergencia del EKF, logrando la convergencia de los parámetros estimados a sus valores nominales en presencia de incertidumbres en el modelo y ruido de medición. En general, se evidenció que el STF puede proporcionar una estimación de parámetros rápida, estable y libre de sesgos para el Sistema Hidráulico, aun cuando ocurren cambios paramétricos simultáneos en la planta.