Diagnosis de sistemas híbridos usando posibles conflictos híbridos

Abstract

El marco teórico de este trabajo es el Diagnóstico Basado en Consistencia (DBC), que es la aproximación del campo de la Inteligencia Artificial al Diagnóstico basado en Modelos. Mediante las técnicas comprendidas por dicha aproximación es posible efectuar la detección, aislamiento e identificación de fallos en sistemas reales. Para ello, la técnica recurre a modelos que simulan el comportamiento del sistema real. A partir del contraste de estimaciones del modelo con observaciones del sistema real es posible efectuar el diagnóstico del sistema. Los Bond Graph Híbridos permiten modelar sistemas híbridos por medio de un grafo. Gracias a la información causal subyacente al mismo somos capaces de inferir el conjunto de ecuaciones de simulación asociado al modelo. En este trabajo vamos a utilizar los HBGs como modelo de sistemas híbridos que alternan comportamientos dinámicos continuos en función de señaales discretas proporcionadas por órdenes o señales de control discretas. La asignación de causalidad en un Bond Graph suele realizarse con un algoritmo conocido como SCAP. Su adaptación a sistemas híbridos se conoce como HSCAP y será otra de las bases de nuestro trabajo. Para el estudio del diagnóstico de sistemas recurrimos a la técnica de DBC empleando Posibles Conflictos (PCs). Los PCs son una técnica de compilación que permite aplicar, bajo ciertas suposiciones, la DBC en sistemas dinámicos en línea. Cada PC se concibe como conjuntos de ecuaciones minimales con redundancia analítica mínima. Mediante los PCs es posible descomponer el sistema en subsistemas de HBGs, de menor complejidad que el sistema completo, que pueden ser simulados independientemente. En esta memoria se describe la labor de investigación asociada al diseño de los procedimientos de HSCAP y cálculo de PCs. El objetivo del proyecto es implementar los algoritmos para la realización de dichos procedimientos, optimizando en la medida de lo posible el funcionamiento de los mismos. A lo largo del proyecto se ha desarrollado un estudio exhaustivo de los procedimientos de asignación causal en HBGs y extracción de PCs de un modelo de sistema, para formular nuestros propios algoritmos HSCAP y cálculo de Posibles Conflictos Híbridos (HPCs). Se han seleccionado una serie de sistemas como caso de estudio sobre los cuales aplicar nuestros algoritmos. Mediante el uso de una serie de herramientas software diseñadas en el proyecto, hemos probado la validez de los algoritmos sobre los casos de estudio. Los resultados obtenidos han sido satisfactorios, observándose una correspondencia de estos con las hipótesis teóricas previamente formuladas.