UNIVERSIDAD DE ORIENTE

NÚCLEO DE MONAGAS

ESCUELA DE INGENIERÍA Y CIENCIAS APLICADAS

DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA DE SISTEMAS

CURSO ESPECIAL DE GRADO – ÁREA ACPI

ESTRATEGIAS PARA LA AUTOMATIZACION INDUSTRIAL (EAI)

UNIDAD IV: SISTEMAS DE SUPERVISION Y CONTROL

TEMA 3: LA DETECCION DE FALLAS EN LOS PROCESOS INDUSTRIALES

ASESOR:

ING. JUDITH DEVIA

EQUIPO CIM

PALMA J., YDDANY G. C.I.: 19.663.847

ROJAS S., ROSANGI F. C.I.: 19.909.224

MATURÍN, MARZO DE 2015

CONTENIDO

INTRODUCCION.............................................................................................3

MARCO TEORICO..........................................................................................4

1. DEFINICION DE FALLA.......................................................................4

2. TIPOS DE FALLAS...............................................................................4

3. DETECCION DE FALLAS....................................................................5

4. SISTEMAS SCADA EN LA DETECCIÓN DE FALLAS........................5

METODOS ESTADISTICOS DE DETECCIONDE FALLAS: SPC............5

5. TIPOS DE DETECCION DE FALLAS..................................................7

DISCUSION.....................................................................................................9

CONCLUSION...............................................................................................11

REFERENCIAS.............................................................................................12

ANEXOS........................................................................................................13

INTRODUCCION

El crecimiento poblacional, descubrimiento de nuevos elementos químicos y reservas minerales, conjuntamente con la aparición de nuevas tecnologías, aumento de la demanda de productos y servicios, ha traído consigo, una explosión industrial, dirigida a cubrir la demanda de los consumidores del entorno global; cada industria, dentro de un campo de acción específico (industrias alimenticias, de hidrocarburos, ensambladoras etc.), caracterizadas en su mayoría por llevar a cabo procesos con un alto grado de complejidad y donde intervienen cuantiosas cantidades de materias, obreros, operarios, maquinarias y elementos tanto simples, los cuales no representan un factor tan riesgoso para estas, como elementos tóxicos, de naturaleza altamente agresiva o peligrosa que deben ser manipulados bajo rigurosas medidas de seguridad.

Ante lo anteriormente descrito, las industrias, están constantemente, tras la búsqueda de herramientas, elementos, guías, métodos, estrategias, estándares entre otros, dirigidos a facilitar uno de sus principales objetivos, proteger sus instalaciones, procesos, personal, inversión entre otros tantos influyentes. Por lo cual, lleva a cabo ciertas actividades de planeación e investigación, dirigidas a encontrar, cual es la combinación clave entre instrumentos, técnicas, tecnologías y métodos que permitan controlar de forma óptima sus procesos, para lograr una correcta supervisión y monitorización de sus instalaciones.

Es preciso señalar a continuación que en esta investigación se hablara de un aspecto relevante en la supervisión de procesos, siendo este, La detección de fallos, el cual está dirigido como su nombre lo indica, a detectar cualquier tipo de anomalías dentro de los procesos, para actuar de forma oportuna y así evitar en lo posible una afección de gran magnitud.

MARCO TEORICO

1. DEFINICION DE FALLA

La falla es uno de los estados presentes o característicos de un proceso capaz de ocasionar en este, interrupciones permanentes, totales o parciales, Chacon,L(2012) lo define como:

“Una falla es la causa u evento que nos lleva a la finalización de la capacidad de un equipo para realizar su función adecuadamente o para dejar de realizarla en su totalidad. Un elemento sujeto a una falla muestra propiedades que cambian gradualmente de un valor inicial a un límite fatal.”

2. TIPOS DE FALLAS

Existen cuatro tipos de fallas, las cuales Chacón, L(2012) las clasifica de la siguiente forma:

Falla Parcial: Es aquella falla que puede interpretarse de dos formas diferentes pero no excluyentes. Puede decirse que una “Falla Parcial” es aquella que disminuye la capacidad de producción de una maquina “pero no la detiene”, también puede ser que no disminuya la capacidad de producción pero si disminuya la confiabilidad. Toda “falla parcial” nos conduce a una “falla total”.

Falla Intermitente : Es una falla parcial que se presenta bajo determinadas condiciones de trabajo, sobre todo en sobrecarga. Estas fallas persisten durante el tiempo que dure la situación irregular y desaparecen al desaparecer estas. Toda “falla intermitente” nos conduce a una “falla total” sino se corrigen las condiciones irregulares.

Falla Total : Son aquellas que interrumpen totalmente la función del equipo y lo obliga a una reparación.

Fallas catastróficas : Es aquella que interrumpe totalmente la capacidad de producción del equipo, pero su diferencia con la total es de que la “falla total” se repara en un tiempo razonablemente normal y el dinero requerido está dentro de los rangos presupuestarios de la empresa, en cambio la catastrófica puede tardarse mayor tiempo en corregirla o el dinero necesario para ello está fuera del alcance presupuestario en un corto o mediano plazo para la empresa.

Falla de Apariencia : Son aquellas que no tienen relación con el funcionamiento de los sistemas pero que si evalúan el aspecto exterior de los mismos. por ejemplo la apariencia o presentación del sistema de correas distribuidora de equipajes de los aeropuertos nacionales y en especial los internacionales, os cuales no es suficiente que trabajen bien sino que deben además presentar un aspecto exterior acorde con lo que se considera nuestra fachada principal.

3. DETECCION DE FALLAS

Dentro de las tareas de supervisión, se encuentra la detección y diagnóstico de fallos, lo que las hace partes fundamental de esta. Para efectos de esta investigación se profundizara con respecto a la primera, Detección de Fallos, que como su nombre lo indica, se dedica a detectar cualquier tipo de falla que se presente en un proceso.

4. SISTEMAS SCADA EN LA DETECCIÓN DE FALLAS

El papel de los sistemas SCADA, en la detección de fallos, puede ir desde el simple disparo de alarmas, hasta la utilización de técnicas más sofisticadas ya integradas o susceptibles de ser integradas de las cuales existen numerosos paquetes en el mercado, los cuales incorporan tanto facilidades de control estadístico (SPC, Statistical Process Control) como tecnología de sistemas abiertos (DDE, OLE, COM/DCOM, ActiveX y OPC) que permite una fácil integración con otras aplicaciones.

METODOS ESTADISTICOS DE DETECCIONDE FALLAS: SPC

El SPC o Control Estadístico de Procesos de Calidad, tiene como propósito fundamental el seguimiento de las variables de un proceso, con el objetivo de diferenciar aquellas variaciones aleatorias y por tanto, incontrolables, de las variaciones controlables, debidas a cambios en el proceso (maquinaria, personal, métodos, entorno, sistema de medida) o en el producto y que por tanto deberán ser corregidas.

SPC, se trata de un método de detección de fallos basado en la combinación de técnicas estadísticas y probabilísticas para establecer un modelo de comportamiento normal del proceso caracterizado por las medidas disponibles.

La base del control estadístico radica en la implementación de medidas pesadas, que apoyen el cálculo de los límites de variaciones futuras de un proceso en condiciones óptimas (ausencia de fallos). Dichos valores impondrán en el futuro, el intervalo de estado óptimo del proceso, en base al cual se podrá

determinar la ausencia o presencia de fallos, en caso de estar dentro del intervalo prestablecido se consideraría que el sistema es estadísticamente controlado mientras que en el caso contrario sería un síntoma de anomalía en el funcionamiento del proceso.

La metodología a emplear consiste en caracterizar las variaciones presentes en medidas en régimen permanente a partir de dos parámetros básicos: su localización (media, mediana) y su variación (desviación típica, rango). La aleatoriedad de estas, se asocia a funciones de distribución de probabilidad. En este sentido, es habitual la caracterización de variaciones en medidas de variables continuas en régimen estacionario (temperaturas, presiones, etc.) mediante una función de distribución normal, mientras que las medidas sobre atributos (número de fallos en una pieza, piezas buenas sobre una muestra, etc.) se caracterizaran a partir de funciones binomiales o de poisson.

En las percepciones probabilistas para medición de fallos, se conoce cono ce como Grafico de Control, a las representaciones graficas de nuevas medidas,

acompañadas de la media ( ) y los limites superior e inferior de control. La siguiente figura, en la parte superior, muestra un ejemplo donde se indican los

puntos fuera de control y en la inferior el rango de medida aceptable:

5. TIPOS DE DETECCION DE FALLAS

Figura 1. Gráfico de ControlFuente: CEA-IFAC Sistemas de Supervisión  (Pág. 41)

Los métodos tradicionales de detección y diagnóstico de fallos se basan en la comparación de variables medidas del proceso con valores limites constantes y prestablecidos (chequeo umbrales) o la aplicación de sensores redundantes (redundancia física). Otros métodos más avanzados se basan en la aplicación de test (univariables o multivariables) de hipótesis a propiedades estadísticas de las variables del proceso. Dentro de los, se encuentran aquellos basados en análisis estadísticos de los datos, especialmente indicados para grandes sistemas que producen una gran cantidad de datos.

Para efectos de esta investigación se profundizara con respecto a los tipos de detección de fallos basados en métodos analíticos, de acuerdo a la naturaleza del conocimiento disponible sobre el proceso identificados anteriormente como los basados en redundancia física (Ver figura 2, Apartado de anexos):

Detección basada en métodos analíticos: Utiliza solamente herramientas matemáticas o analíticas (procesado de señales, modelos matemáticos precisos etc.), para realizar sus funciones. Dichos modelos matemáticos, (lineales o no lineales) como se dijo anteriormente, generaran las señales adicionales que se comparan con las señales medidas. Estos métodos analíticos como se dijo al inicio del párrafo, están subdivididos a su vez en:

o Detección basada en señales : En este tipo de detecciones, se trata de extraer de las señales precedentes del proceso, la máxima información posible sobre los fallos que deben detectarse. Para ello, se debe conocer la relación entre las señales (síntomas) y los posibles fallos que pueden afectar al proceso. Entre las herramientas más utilizadas en este tipo de detección destacan, las técnicas estadísticas, probabilidades, análisis temporal y frecuencial o el reconocimiento de patrones, también entra en acción el SPC, descrito en párrafos anteriores.

o Detección basada en modelos analíticos: estos métodos se apoyan en modelos matemáticos (lineales o no lineales) para generar señales adicionales que se comparan con las señales medidas, también se le conoce como redundancia analítica.

Los métodos basados en modelos, tienen como tarea principal la generación de residuos. Siendo estos, los que representan cambios o discrepancias en el proceso y se obtienen a partir de variables o parámetros del mismo. Para poder obtener dichos residuos, los datos medidos del proceso se comparan con los

obtenidos del modelo (Ver figura 3, apartado de anexos), considerando a los datos del modelo, como aquellos que representan las condiciones normales de funcionamiento considerando que las entradas conocidas son las mismas que en el proceso real.

Por su parte la obtención de los residuos, se puede llevar a cabo de dos formas, las cuales serán detallas a continuación:

-La generación de Residuos, basada en observadores (Ver Figura 4, apartado de anexos), esta utiliza observadores o filtros de kalman, algoritmo desarrollado por Rudolf E. Kalman en 1960 que sirve para poder identificar el estado oculto (no medible) de un sistema dinámico lineal, para estimar variables de interés, a partir de las entradas y salidas medidas del proceso. Los errores entre los datos reales y las estimaciones(o alguna función de los mismos) serán los residuos buscados.

-La estimación de parámetros (Ver figura 5, apartado de anexos), esta se basa en la suposición que los fallos se producen en los parámetros físicos del sistema (masa, rozamiento, resistencia etc.). Los parámetros matemáticos del sistema, se estiman en línea utilizando un modelo del sistema. La correspondencia entre los parámetros matemáticos del modelo y los parámetros físicos del sistema permite estimar los segundos y compararlos con los de referencia, obtenidos a partir del modelo en ausencia de fallos o condiciones normales.

DISCUSION

La industria, por su naturaleza macro se caracteriza por llevar a cabo procesos complejos y de sumo cuidado, los cuales deben funcionar bajo altos

márgenes de seguridad, con el objetivo de proteger instalaciones, inversión, personal humano y su entorno o medio ambiente. Para ello, esta invierte constantemente en herramientas, técnicas, dispositivos, operarios y tecnologías, capaces de facilitar el proceso de supervisión y monitorización de sus procesos, de forma tal que puedan actuar en la mayoría de los casos de forma preventiva ante anomalías que pudieran generarse.

Es preciso señalar a continuación, que toda industria dentro de sus procesos, por factores diversos puede sufrir en algún momento diversos tipos de eventos considerados como indeseados, para efectos de esta investigación se le ha denominado como fallas, siendo estas cualquier anomalía que no se mantenga dentro las características predefinidas como optimas o normales del funcionamiento de los procesos de una industria especifica. Estas fallas se caracterizan por generar algún tipo de irregularidad capaz de ocasionar efectos de distintas magnitudes dentro de una industria, abarcando desde simples eventos fáciles de controlar y resolver hasta algunos que en ocasiones podrían propiciar catástrofes incontrolables de tal magnitud que imposibilite de forma definitiva la continuidad de las operaciones.

Con el objetivo de prever este tipo de anomalías surgen distintos criterios, orientados a lo que se denominó en el marco teórico de esta investigación, como Detección de Fallas, siendo este, ese factor capaz de como su nombre lo indica, detectar anomalías presentes en cualquier ciclo o proceso productivo, apoyado en parámetros de referencia que le ayuden a reconocerlas por sus naturaleza fuera de lo normal o alejada de los rangos permitidos o prestablecido como óptimos.

Cabe destacar que como se dijo anteriormente, los métodos de detección de fallas en su mayoría se basan en el seguimiento de variables presentes en los procesos, con el objetivo de detectar anomalías a través de la comparación de variables medidas con respecto a variables deseadas o admitidas como óptimas. Es preciso señalar que para obtener el rango de funcionamiento óptimo, existen diversas estrategias, métodos o procesos capaces de obtener dichos valores, siendo los estudiados en esta investigación, los métodos analíticos basados en criterios matemáticos, estadísticos y probabilísticos a través de la aplicación de ecuaciones y formulas idóneas para cada tipo de procesos.

Con respecto a los métodos analíticos utilizados para la detección de fallos, se trataron dos tipos, uno basado en señales, el cual para ser implementado debe poseer experiencia amplia en los procesos a estudiar y las variables que intervienen, ya que estudiara a fondo el histórico de señales del sistemas

conjuntamente con los errores que fueron evidenciados en dichos instantes y otro en modelos analíticos apoyados en el algoritmo o filtro de Kalman dirigido a develar según métodos matemáticos, ciertos estados ocultos del sistema. Estos últimos, se basan en la búsqueda de residuos siendo estos los que representan las variaciones o discrepancias existentes entre variables medidas y variables óptimas.

Para finalizar es preciso reiterar lo evidenciado en el marco teórico, con referencia a la relevancia de implementar sistemas SCADA y su repercusión dentro del proceso de monitorización y supervisión de una industria, agregando aún más valor a este su característica adaptable, que permite la inclusión de herramientas como PSC y otros sistemas abiertos, lo que lo hace aún más robusto y versátil.

CONCLUSION

La detección de fallos por su naturaleza investigativa y detectora, es fundamental dentro del proceso de supervisión de cualquier fabrica e industria, ya que es capaz de permitir a industriales la localización de alguna anomalía presente en sus procesos lo que repercutiría en la rapidez de la toma de decisiones que en este tipo de entornos es crucial. Se puede señalar a demás, que existen diversos tipos de detección de fallas entre los cuales, los estudiados fueron los que dependen de la naturaleza del conocimiento disponible sobre el proceso, específicamente los basados en métodos analíticos, los cuales se apoyan en criterios matemáticos sólidos para el cálculo de las distintas señales que fungirán como rango de medida optima disponible para comparar y detectar anomalías futuras en la industria.

También es justo resaltar, el apoyo que prestan los sistemas SCADA y su adaptabilidad a fusionarse con herramientas o sistemas abiertos dirigidos a apoyar de forma aún más eficiente la supervisión y monitorización de procesos, lo que representa una ventaja competitiva para cualquier industrial que la implemente. Así mismo, se puede resaltar el uso de PSC, el cual según criterios estadísticos - probabilísticos servirá para llevar a cabo un seguimiento de variables que forman parte de los procesos, para de esta forma apoyar la detección de fallas.

Por último se puede concluir diciendo que una industria que no prevea eventos indeseados, esta propensa a sufrir pérdidas considerables de cualquier naturaleza, por ello es mejor prevenir que lamentar.

REFERENCIAS

Cedeño A, López J. Detección de Fallas Parte I. [Documento en línea] Consultado el 19 de abril de 2015 en: http://es.slideshare.net/acpicegudomonagas/unidad-4-tema-7-equipo-dcs-deteccion-de-fallas

Chacón, L(2012).Las Fallas. [Documento en línea] Consultado el 19 de abril de 2015 en: http://es.slideshare.net/avanzado2/5-las-fallas.

Colomer J, Meléndez J, Ayza J (sf).”Sistemas de Supervisión”. Trabajo de investigación de integrantes del Centro de Investigación CEA-IFAC.

Wikipedia Enciclopedia Libre. Filtro de Kalman [Pagina Web] Consultado el 19 de abril de 2015 en: http://es.wikipedia.org/wiki/Filtro_de_Kalman

http://repositorio.uis.edu.co/jspui/bitstream/123456789/6030/2/141010.pdf

ANEXOS

Figura1. Clasificacion de los métodos de diagnóstico de fallasFuente: http://repositorio.uis.edu.co/jspui/bitstream/123456789/6030/2/141010.pdf (Pag.100)

Figura 3. Detección basada en modelos analíticosFuente: Colomer J, Meléndez J, Ayza J (sf). CEA-IFAC Sistemas de Supervisión. (Pag 43)

Figura 3. Uso de observadores para generación de residuosFuente: Colomer J, Meléndez J, Ayza J (sf). CEA-IFAC Sistemas de Supervisión. (Pág. 44)

Figura 4. Estimación de parámetrosFuente: Colomer J, Meléndez J, Ayza J (sf). CEA-IFAC Sistemas de Supervisión. (Pág. 44)