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.
