Detección de obsolescencia de modelos mediante la aplicación de test de información mutua

Abstract

Es común en diversas áreas de la ingeniería ajustar modelos en base a datos para re- presentar el comportamiento de un sistema. Específicamente para procesos complejos, el modelamiento en base a datos resulta particularmente útil para captar la dinámica del pro- ceso sin necesariamente poseer las ecuaciones de los fenómenos detrás de este. Lo anterior es potencialmente útil para la detección y diagnóstico de fallas, dado que se puede utilizar un modelo correctamente ajustado como supervisor en tiempo real de un proceso, a esto se le llama detección y diagnóstico de fallas basada en modelo. Dado que los modelos son ajustados en condiciones de operación normal del sistema, una falla en este generará la obsolescencia del modelo. Esta memoria tiene como objetivo, detectar la obsolescencia de modelos ajustados a un sistema real mediante la aplicación de una prueba de información mutua. Específicamente en un sistema de estanque cónico, con control de nivel PID. La hipótesis principal del problema propone que, ante condiciones normales de operación de la planta, no existe una dependencia estadística entre una señal residual (equivalente a la resta entre la salida real del sistema y la estimada por el modelo) y las entradas del sistema, mientras que la situación contraria ocurre cuando el sistema opera en falla. La dependencia estadística puede ser medida mediante la estimación de la información mutua. El flujo de trabajo general de esta memoria, consistió en generar datos desde la simulación del sistema, tanto en condiciones normales como en falla, para luego ajustar modelos del tipo red neuronal MLP, que posteriormente eran testeados para diferentes escenarios de falla del sistema. Las predicciones resultantes del modelo eran sometidas al test de información mutua TSP, desarrollado en [1]. Finalmente, se obtiene como resultado la estimación de información mutua entre la señal residual y las entradas del sistema. Los resultados obtenidos demostraron una capacidad de detección limitada por el nivel de ruido presente en las señales censadas, siendo exitosa (detección de obsolescencia en más del 85 % de los casos simulados) en niveles de ruido medio-bajo y bajo; mientras que fue parcial- mente exitosa (sólo hubo detección en un tipo de falla) para niveles de ruido medio-alto y alto. Se concluye que el test de información mutua resulta adecuado para la detección de obso- lescencia de modelos ajustados a este tipo de sistemas, coincidiendo con lo esperado teórica- mente y confirmando la hipótesis del problema. Resulta particularmente útil para la detección y diagnóstico de fallas si existe la capacidad de generar modelos correctamente ajustados al fenómeno físico que rige al sistema en cuestión. Sus principales ventajas son la baja tasa de falsos positivos, la alta tasa de detección y la posibilidad de aislamiento de una falla, lo que lo hace un test superior a un análisis simple de residuo.