(untitled) (Revista I+i, 2020)
En este artículo se aborda el diseño e implementación de un banco de observadores dedicados para la detección e identificación de fallos en sensores de temperatura de un intercambiador de calor industrial de tubos concéntricos. Se usó un modelo lineal multivariable de caja gris para el de- sarrollo del modelo, en el cual un punto de operación fue fijado. Con los datos de operación del proceso, se realizó la identificación off-line de los coeficientes de modelo linealiza- do usando un enfoque de neuroidentificación dinámica. En el diseño del banco de observadores dedicados, se optó por el método de ubicación de polos para el ajuste de ganancia del observador, el cual permitió tener un mejor control sobre el ajuste de la sensibilidad y tiempo de detección del sistema de diagnóstico de fallos en la etapa de implementación. El algoritmo para la identificación del tipo de fallo fue basado en la evaluación de residuales mediante umbrales estáticos. La implementación práctica fue llevada a cabo en el contro- lador L71 de la familia ControlLogix de Allen Bradley®, en el cual se programaron las rutinas y add-ons necesarios para implementar el algoritmo del sistema de detección e iden- tificación de fallos. Los experimentos llevados a cabo de- muestran que con este enfoque es posible la detección e identificación de fallos individuales y simultáneos en los sen- sores de temperatura del intercambiador de calor. La principal contribución de este trabajo es proveer un esquema diferente para el desarrollo de sistemas de detección e identificación de fallos en intercambiadores de calor basados en un mo- delo matemático simplificado, cuyos coeficientes pueden ser estimados usando redes neuronales, y el cual provee una aproximación satisfactoria del valor de los estados alrededor de un punto de operación prefijado, permitiendo así un senci- llo diseño e implementación sobre PLC de observadores para tareas de supervisión de procesos.