Debido a la complejidad de los procesos industriales, se necesitan diagnosticadores más sencillos y eficientes con reducción en las dimensiones de sus modelos. El diagnóstico modular ha mostrado ser eficiente en la reducción de la complejidad asociada a los sistemas de eventos discretos. Este trabajo propone un enfoque de diagnóstico basado en crónicas y análisis modular temporizado. Cada falla se asocia a un conjunto de crónicas, y cada crónica reconoce una firma de la falla, la cual es obtenida a partir de diagnosticadores de estado, modelados con autómatas de estado finito, y definidos para cada módulo del proceso. De esta manera se crea una base de crónicas modulares que luego son manipuladas a través de un protocolo de coordinación que se ejecuta en línea. El desempeño de este enfoque ha sido probado en un caso de estudio industrial relativo a una clase de sistema hidráulico, obteniendo resultados adecuados.
Nowadays industrial process systems are becoming more complex and it is needed simpler and efficient diagnosers by decreasing the dimension of their models. Modular diagnosis has proved to be very efficient in order to reduce the complexity asociated to discrete event systems. This work proposes a diagnostic approach based on chronicles and modular temporized analysis. Each fault is associated with a set of chronicles and each chronicle recognizes fault signature which is obtained from the state diagnoser associated to the finite state automata defined for each process module. A base of modular chronicles is created, which are manipulated through a coordination protocol that runs online in order to produce the global diagnosis. The performance of the proposed approach is tested on a industrial case of study and adequate results are reached.
Cassandras and Lafortune, 2008, Cerrada et al., 2010, Contant et al., 2006, Cordier et al., 2007a, Cordier et al., 2007b, Debouk et al., 2000, Dousson et al., 1993, Ferrarini et al., 2008, Jamshidi, 2010, Pencolé and Subias, 2009, Pucel et al., 2008, Sampath et al., 1996 and Wang et al., 2007.