Tema 03 - Unidad 4. Equipo CIM: Rosangi Rojas & Yddany Palma Seminario: Estrategias para la Automatización Industrial (EAI) Asesor: Judith Devia Áreas de Grado – Curso Especial de Grado (CEG) Automatización y Control de Procesos Industriales (ACPI) Cohorte III (I - 2015) Ingeniería de Sistemas - Universidad de Oriente Monagas – Venezuela

2. 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)
Asesor:
Judith Devia EQUIPO CIM
Palma Yddany
Rojas Rosangi
Maturín, Abril de 2015
(PARTE I)

3. INTRODUCCION
MARCO TEORICO
• DEFINICION DE FALLA
• TIPOS DE FALLAS
• DETECCION DE FALLAS
• SISTEMAS SCADA EN LA DETECCIÓN DE
FALLAS
• METODOS ESTADISTICOS EN LA
DETECCIONDE FALLAS
• TIPOS DE DETECCION DE FALLAS
CONCLUSION
REFERENCIAS

4. Las Industrias se caracterizan 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 esto, llevan 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.
Un factor fundamental elemental para lograrlo es encontrar la clave sobre,
¿Como apoyar la supervisión de procesos por medio de la detección de fallas?

7. 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 ó
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.

8. GRAFICO DE CONTROL (LabWindows SPC Toolkit)
Fuente: CEA-IFAC Sistemas de Supervisión (Pág. 41)

9. • Utiliza solamente
herramientas matemáticas o
analíticas .
• Sus métodos generaran las
señales adicionales que se
comparan con las señales
medidas
METODOS ANALITICOS

10. MODELOS ANALITICOS
• Se apoyan en modelos matemáticos
(lineales o no lineales).
• Generan señales adicionales que se
comparan con las señales medidas
• Se basan en la generación de residuos
METODOS ANALITICOS
Detección basada en modelos analíticos
Fuente: Colomer J, Meléndez J, Ayza J (sf). CEA-IFAC Sistemas de Supervisión. (Pag 43)

11. RESIDUOS BASADOS EN OBSERVADORES
METODOS ANALITICOS
• Se basan en el filtro de
Kalman(algoritmo).
• Identifican estado oculto del
sistema
• Generación de residuos
Uso de observadores para generación de residuos
Fuente: Colomer J, Meléndez J, Ayza J (sf). CEA-IFAC Sistemas de Supervisión. (Pag 43)

12. MODELOS DE SEÑALES
• Extraer información de fallos de
señales precedentes.
• Conocer los síntomas y los fallos
que originan.
• Requiere de experiencia.
• Aplica herramientas estadísticas,
de probabilidades, SPC. Según la
naturaleza del proceso
METODOS ANALITICOS

14. • 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.
• 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.
• El uso de PSC, servirá para llevar a cabo un seguimiento de variables
que forman parte de los procesos, basados en criterios estadísticos -
probabilísticos solidos, que agilicen la detección de fallas.

15.  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

16. GRACIAS…