Actividades en Control y Supervisión Inteligente del Grupo de Sistemas
Avanzados de Control (SAC) de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Joseba Quevedo*, Vicenç Puig*, Teresa Escobet*, Ramon Perez*, Xavier Prats* y Claudia Maria Garcia*
*Grupo de investigación Sistemas Avanzados de Control (SAC)
Campus de Terrassa
Universitat Politècnica de Catalunya
Rambla S.Nebridi, 10. 08222 Terrassa, Barcelona, España
(e-mail: joseba.quevedo@upc.edu)
Resumen: En esta ponencia se presenta un resumen de las actividades de investigación que se están
desarrollando en el grupo de “Sistemas Avanzados de Control” (SAC) de la Universidad Politécnica de
Catalunya UPC en el Campus de Terrassa con especial énfasis en el campo del control y la supervisión
inteligente. Para ilustrar esta actividad se presentarán tres aplicaciones reales que pueden tener gran
interés social y económico.Copyright © XXXX CEA.
Palabras Clave: control inteligente, supervisión, detección de fallos, diagnóstico de fallos, molestia
acústica, turbinas a gas, motores eléctricos.
1. INTRODUCCIÓN
El grupo de investigación Sistemas Avanzados de Control del
Campus de Terrassa de la Universitat Politècnica de Catalunya
está formado actualmente por 33 investigadores: 15 doctores y
18 doctorandos. Su actividad de investigación se estructura en el
entorno de las siguientes temáticas:
Modelización, Identificación y Simulación de Sistemas
Inciertos descritos con modelos que incorporan la
incertidumbre en la modelización mediante intervalos en los
parámetros. Estos modelos son de mucha utilidad en el
control robusto y en la detección robusta de fallos, entre
otras. La simulación de los mismos requiere el desarrollo de
simuladores, denominados intervalares, que sean capaces de
simular el peor caso de todo el conjunto de componentes
posibles contenidos en el modelo intervalar.
Control Avanzado con controladores de tipo
- Robusto haciendo uso de los modelos intervalares que
incorporan la incertidumbre sobre la dinámica del
proceso a controlar. El controlador que se obtenga deberá
garantizar estabilidad y/o prestaciones de
funcionamiento para todos los comportamientos
dinámicos del proceso contenidos en el modelo.
- Óptimo/Predictivo para problemas de gran dimensión
en donde existen multitud de variables a controlar así
como multitud de variables de control con fuerte
interacción entre ellas, como por ejemplo: redes de
distribución de agua, aguas residuales, …
- Inteligente mediante la aplicación de técnicas de control
borroso y redes neuronales para alcanzar las prestaciones
de funcionamiento de sistemas dinámicos inciertos,
sujetos a perturbaciones e inestables, como es el caso del
control autónomo de helicópteros, control activo de
ruido,…
Supervisión y Diagnóstico de Fallos en Procesos
Industriales mediante sistemas informáticos y algoritmos
que permitan en tiempo real supervisar y diagnosticar fallos,
ya sea utilizando modelos cuantitativos y semi-cuantitativos
(intervalares) de proceso industrial a supervisar o
diagnosticar, ya sea empleando técnicas de análisis y
reconocimiento de señales y eventos.
Control Tolerante a Fallos mediante el desarrollo de
sistemas de control que sean capaces de funcionar tras la
aparición de fallos en sensores y/o actuadores, o bien, en
componentes del propio sistema mediante la activación de
acciones correctoras una vez el fallo ha sido detectado,
aislado y se haya identificado su magnitud.
Aplicación de las herramientas de optimización y
satisfacción de restricciones al control, de técnicas de
sistemas híbridos. Muchos de los problemas de control,
identificación, supervisión y organización de procesos
industriales pueden traducirse a un problema de
optimización y/o satisfacción de restricciones y pueden
representarse como sistemas híbridos con diversos modos
de funcionamiento (normal o en fallo). La resolución de
estos problemas se realiza mediante la utilización de
herramientas de optimización y/o satisfacción de
restricciones y técnicas de sistemas híbridos que permite
obtener soluciones locales y/o globales.
A continuación, se presentaran tres ejemplos de aplicación real
de las actividades que desarrolla el grupo SAC en el área del
control y la supervisión inteligente
2. DIAGNÓSTICO EN TIEMPO REAL DE TURBINAS
A GAS BASADA EN MODELOS INTERVALARES
Como ejemplo de una aplicación real de monitorización y
diagnóstico de fallos inteligente de un sistema, se presenta un
resumen de la patente de EEUU nº 6157310 en la cual tanto el
grupo SAC de la UPC como el grupo CISCO del LAAS de
Toulouse coordinados por L. Travé han participado en este
trabajo. Se trata de una patente americana sobre diagnóstico de
fallos de turbinas a gas que proporciona un sistema de
monitorización de la operación de sistemas dinámicos,