dor_id: 1500457

506.#.#.a: Público

650.#.4.x: Ingenierías

336.#.#.b: other

336.#.#.3: Registro de colección de proyectos

336.#.#.a: Registro de colección universitaria

351.#.#.b: Proyectos Universitarios PAPIIT (PAPIIT)

351.#.#.a: Colecciones Universitarias Digitales

harvesting_group: ColeccionesUniversitarias

270.1.#.p: Dirección General de Repositorios Universitarios. contacto@dgru.unam.mx

590.#.#.c: Otro

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://datosabiertos.unam.mx/

883.#.#.a: Portal de Datos Abiertos UNAM, Colecciones Universitarias

590.#.#.a: Administración central

883.#.#.1: http://www.ccud.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Repositorios Universitarios

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: http://datosabiertos.unam.mx/DGAPA:PAPIIT:IN107410

100.1.#.a: María Cristina Verde Rodarte

524.#.#.a: Dirección de Desarrollo Académico, Dirección General de Asuntos del Personal Académico (DGAPA). "Sistemas de diagnóstico con modelos de fallas", Proyectos Universitarios PAPIIT (PAPIIT). En "Portal de datos abiertos UNAM" (en línea), México, Universidad Nacional Autónoma de México.

720.#.#.a: María Cristina Verde Rodarte

245.1.0.a: Sistemas de diagnóstico con modelos de fallas

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Instituto de Ingeniería, UNAM

264.#.0.c: 2010

264.#.1.c: 2010

307.#.#.a: 2019-05-23 18:40:21.491

653.#.#.a: Control automático de sistemas dinámicos; Ingenierías

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de este recurso digital pertenece a la Universidad Nacional Autónoma de México. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2010, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio de contacto@dgru.unam.mx

041.#.7.h: spa

500.#.#.a: La complejidad de los procesos industriales y las repercusiones económicas de un funcionamiento deteriorado en éstos, hacen cada día más relevante disponer de sistemas automáticos de control y diagnostico de fallas en línea. Así los sistemas modernos de control activos se deben diseñar con capacidades de autoconfiguración y adaptación para poder operar ante la existencia de fallas. Esta problemática ha sido atacada en el Instituto de Ingeniería desde hace varios años por el grupo de investigación dirigido por C Verde. Este grupo ha resuelto problemas asociados a la localización de fugas no concurrentes en redes de ductos [Verde C. Visairo N, Gentil S. Two Leaks Isolation in a Pipeline by Transient Response. Advances Water Resources, Elsevier, Inglaterra, Advances in Water Resources 30-2007, pp1711–1721], a la detección de condiciones anormales en reactores de plantas de tratamiento de aguas [D Wimberger and C Verde. Diagnosis of abnormal conditions of an aerobic SBR process. Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems. Taylor and Francis Vol. 14, number 1, 2008.Wimberger, 2008], y recientemente se han hecho contribuciones en el área de controladores tolerantes a fallas mecánicas de turbogeneradores [Sánchez-Parra M, Verde C. Sánchez D. ASME PIDs based Fault Tolerant Control for a Gas Turbine, Journal of Engineering for Gas Turbine and Power, ASME, aceptado agosto, 2009.]. Sin embargo estos estudios partieron del modelo nominal del proceso y supusieron una estructura conocida en el modelo y no pueden ser usados para estudios de fallas abruptas con cambios estructurales, lo cual conlleva a resultados con capacidad de localización limitada. Esta desventaja ha motivado el desarrollo de procedimientos para fallas abruptas, los cuales incorporen el conocimiento disponible del modelo de falla en los sistemas de diagnóstico. Sin embargo, dado que el número de casos posibles de procesos con falla es inmanejable, se deben diseñar procedimientos basados en información cualitativas y de ordenamiento de las variables en vez de usar modelos analíticos complejos. Por ejemplo: tres fallas se pueden distinguir con dos síntomas o residuos dependiendo de la secuencia de activación de éstos. Este marco de referencia dio origen al presente proyecto en donde se buscan algoritmos de diagnostico de fallas abruptas con síntomas cualitativos y de ordenamientos y la integración de estos con controladores activos con capacidad de re-configuración para preservar una operación segura del proceso a pesar de las condiciones anormales. La solución que se propone desarrollar considera la evolución y secuencia de los síntomas de fallas a partir de modelos estructurales del tipo bond-graph y análisis estructural en donde se introducen tendencias y secuencias de manifestaciones en condiciones de falla. Las pruebas del algoritmo del modelo de diagnóstico y control propuesto serán validadas con datos existentes tomados de plantas piloto como son: el ducto parcialmente instrumentado del Instituto de Ingeniería [C Verde & R. Carrera. Configuración y calibración de la planta piloto para detección de fugas en tuberías. Proyecto 7136 (Supervisión y monitoreo de sistemas de tuberías), diciembre de 1998] y en circuitos eléctricos de potencia con conmutaciones. El proyecto se llevará cabo con la participación de investigadores y técnicos del Instituto de Ingeniería y estudiantes del doctorado en ingeniería y al menos tres estudiantes de maestría y licenciatura. Se cuenta con la colaboración de técnicos e investigadores del Instituto de Investigaciones Eléctricas quienes realizarán experimentos en los transformadores de potencia. Además se cuenta con el apoyo de investigadores y estudiantes del Instituto Mexicano del Petróleo para la generación de modelos con fallas de redes de distribución.

046.#.#.j: 2019-11-14 12:26:40.706

264.#.1.b: Dirección General de Asuntos del Personal Académico

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last_modified: 2019-11-22 00:00:00

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No entro en nada

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