Red de Detección y Diagnóstico de Fallos de Sistemas Complejos
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Red de Detección y Diagnóstico de Fallos de Sistemas Complejos
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ESCUELA DE DETECCIÓN Y DIAGNOSIS DE FALLOS EN SISTEMAS COMPLEJOSPROGRAMA PROVISIONALT0. CONFERENCIA INAUGURAL (2 horas) T1. CONCEPTOS FUNDAMENTALES (2 horas) T1.1. Conceptos: fallos, detección, diagnóstico, fiabilidad,... T1.2.
Principios básicos de los métodos de detección y diagnóstico de fallos,
FDI y DX, detectabilidad, observabilidad, diagnosticabilidad,... T2. DIAGNOSIS BASADA EN MODELOS: PARADIGMA FDI (5 horas) T2.1. Conceptos de análisis estructural y redundancia analítica. T2.2.
Métodos de detección de fallos basados en modelos: estimación de
parámetros, ecuaciones de paridad, observadores de estado aplicado a
sistemas lineales y no lineales. T2.3. Detección de fallos: evaluación de residuos mediante tests de consistencia y generadores de envolventes. T2.4. Localización de Fallos: residuos estructurados y dirigidos. T3. DIAGNOSIS BASADA EN MODELOS: PARADIGMA DX (5 horas) T3.1.
Diagnosis basada en modelos, la perspectiva de la Inteligencia
Artificial. Diagnosis basada en consistencia (DBC), la propuesta de
Reiter. T3.2. DBC, el GDE y otras aproximaciones computacionales. T3.3. Diagnosis basada en modelos con restricciones. T4. BRIDGE: INTEGRACIÓN DE PARADIGMAS FDI y DX (4 horas) T4.1. Conexiones teóricas y análisis comparativo. T4.2. Comparación práctica y posibles sinergias. T5. DIAGNOSIS BASADA EN DATOS (MINERÍA DE DATOS) (3 horas) T5.1 Diagnosis con métodos estadísticos. T6. DIAGNOSABILITY ANALYSIS AND RESIDUAL GENERATION (7 horas) T6.1. Use of structural analysis in the design and analysis of diagnosis systems. Basic structural T6.2. Residual generation. Outline of approaches for linear and non-linear differential-algebraic models. Modelling for diagnosis in Modelica and Simulink, short demonstration of computer tools for analyzing Modelica models. T6.3. Placement of sensors to meet certain specified isolability requirements. Industrial application examples of diagnosis techniques. T7. MODELING AND ALGORITHMS FOR EMBEDDED DIAGNOSTICS (7 horas) T7.1. Approaches to modeling complex diagnostic systems. Component-based modeling. Modeling discrete, deterministic systems. Modeling discrete, stochastic systems. Modeling discrete/continuous systems. T7.2. Algorithms for diagnostics inference. "Traditional" MBD algorithms: LTMS, GDE, ATMS. Local-search (approximation) algorithms. T7.3. Embedded-systems and diagnostics.
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Time | Monday 5 | Tuesday 6 | Wednesday 7 | Thursday 8 | Friday 9 |
9.00-10.00 | T0 | T2 | T3 | T6 | T5 |
10.00-11.00 | T0 | T2 | T3 | T6 | T5 |
11.30-12.30 | T1 | T6 | T6 | T6 | T5 |
12.30-13.30 | T1 | T6 | T6 | T4 | T4 |
Lunch | Lunch | Lunch | Lunch | Lunch | Lunch |
15.00-16.00 | T2 | T3 | T7 | T4 | T4 |
16.00-17.00 | T2 | T3 | T7 | T7 | T7 |
17.00-18.00 | T2 | T3 | T7 | T7 | T7 |
INVITED LECTURERS
Also, there will be lecturers from the member research groups of the Spanish Network on Supervision and Diagnosis of Complex Systems (Red de Supervisión y Diagnosis de Sistemas Complejos):