Diagnosis de fallos de un sistema de climatización

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 en sistemas reales. Sin embargo existen problemas derivados de la presencia de incertidumbre en los sistemas. Las RBD permiten trabajar con incertidumbre en sistemas. Su principal inconveniente es el alto coste computacional asociado a su proceso de inferencia. Bajo esta premisa, resulta oportuno trabajar con RBD lo más pequeñas posibles. En este trabajo para estimar el comportamiento de un modelo podremos utilizar la simulación o bien los filtros de partículas, que permiten aproximar la inferencia realizada por una RBD. Para estudio del diagnóstico de sistemas recurrimos a la técnica de DBC empleando Posibles Conflictos (PCs). Los PCs son una técnica de compilación que permiten aplicar, bajo ciertas suposiciones, la DBC en sistemas dinámicos en línea. Cada PC se concibe como conjuntos de ecuaciones minimales sobredeterminados con redundancia analítica y asignación causal. Mediante los PCs es posible descomponer el sistema en subsistemas con Redes Bayesianas Dinámicas (RBD) asociadas, de menor complejidad que una RBD del sistema completo, que pueden ser simuladas independientemente. En esta memoria se describe el trabajo realizado para el estudio de la técnica de DBC empleando PCs y su aplicación práctica a un caso de estudio concreto asociado a un sistema de climatización AHU-9, proporcionado por la Universidad College Cork, de Irlanda. El objetivo del trabajo consiste en implementar la técnica de los PCs sobre este sistema dentro del marco de la Competición internacional de diagnóstico, DXC. En el trabajo se han analizado los modelos existentes del AHU-9 en Modelica, se han simplificado y se ha generado una versión equivalente en Matlab. Además, se ha analizado el modelo para extraer los PCs y estos se han implementado como nuevos modelos en Matlab. Finalmente, se ha desarrollado una herramienta de diagnosis emulando la DXC donde se ha probado la corrección de los PCs en distintos escenarios: sin fallos y con distintos tipos de fallos, tanto en válvulas como sensores, obteniendo resultados satisfactorios.