Memoria Técnica de Acciones Complementarias
Convocatoria 2006
Nombre del
Investigador Principal (Apellidos, Nombre):
PULIDO
JUNQUERA, JOSÉ BELARMINO
Título de la Acción
Complementaria:
RED
TEMÁTICA SOBRE SUPERVISIÓN Y DIAGNOSIS DE SISTEMAS COMPLEJOS
Organismo:
UNIVERSIDAD
DE VALLADOLID
Programa Nacional:
Diseño
y Producción Industrial
Tipo de Acción
Complementaria solicitada (tipos a) hasta k)): b
Resumen de la
actuación para la que solicita ayuda: (máximo aproximado
100 palabras)
El objetivo fundamental
de esta solicitud es la creación de una Red Temática Nacional dedicada a promover el estudio, la
mejora y la aplicación de las técnicas de
Esta red buscará facilitar y asentar los
contactos entre los distintos grupos de investigadores nacionales
especializados en esta disciplina, así como promover la transferencia de las
tecnologías existentes a las empresas españolas. Finalmente, se promocionará el
estudio de este tipo de técnicas a nivel de postgrado.
1.- Objetivos de la
propuesta
Tipo
b) Creación de Redes Temáticas de carácter científico-técnico
A) ANTECEDENTES Y
MOTIVACION
A.1)
Con
el incremento del grado de dependencia de la sociedad moderna de los sistemas y
procesos tecnológicos complejos, su disponibilidad y correcto funcionamiento se
ha convertido en una cuestión estratégica. Así por ejemplo:
- los
sistemas de producción dependen del correcto funcionamiento de sus
componentes (máquinas herramienta, robots o sistemas de transporte) o
procesos para obtener productos de calidad y en consecuencia mejorar su
competitividad;
- en
la automoción, los componentes de
los vehículos deben ser fiables y cumplir con estrictas leyes sobre
contaminación y seguridad; además, el mantenimiento y reparación debe ser
lo más rápidos y eficientes posible, y el mantenimiento predictivo
localizará las piezas y productos que únicamente se necesiten cambiar,
ahorrando tiempo y costes en las revisiones;
- en
la industria aeronáutica y aeroespacial
los sistemas deben mantener su funcionalidad aunque se detecten
fallos en sus componentes, siendo además esencial garantizar la seguridad
de los ocupantes,
- en las
redes de transporte de energía, agua o telecomunicaciones, se debe
proporcionar un servicio de forma continuada y las redes deben ser capaces
de reconfigurarse en caso de averías en alguno de sus componentes o
sub-sistemas, etc.
- en
el diseño de sistemas software, se producen defectos que causan fallos en los
sistemas que los incorporan; por lo tanto es necesario revisarlos tanto
desde el punto de vista de alcanzar la funcionalidad requerida, como a la
hora de evitar problemas de seguridad de los sistemas computacionales,
entre los que se pueden destacar los problemas de disponibilidad de los
servicios.
En
todos los casos el incorrecto funcionamiento de dichos sistemas puede provocar
pérdidas económicas, peligro para los operadores o para el entorno, inconvenientes
para los usuarios, etc. [CEP,1997; Blanke, 2003] Además, este tipo de sistemas
lleva asociado un alto grado de automatización y control. Aún así, la
automatización de los mismos mediante lazos de control automático, si bien ha
permitido liberar a los operadores humanos de su control y operación manual, no
los ha inmunizado frente a los fallos. En este contexto, se entiende por fallo
todo cambio en el comportamiento de alguno de los componentes o procesos de un
sistema (desviación no permitida de alguna de sus propiedades o parámetros
característicos) de manera que éste ya no puede satisfacer la función para la
cual ha sido diseñado (Blanke, 2003).
Así
pues, con el fin de conseguir la mayor disponibilidad posible de los sistemas y
procesos es necesario complementar los sistemas de control y adquisición de
datos con potentes y precisas herramientas de supervisión que permitan indicar
estados de funcionamiento no deseados o no permitidos (mediante la detección y
diagnóstico de fallos), así como tomar las acciones correctoras apropiadas de
cara a mantener el sistema dentro de los estados de funcionamiento adecuados y
deseados, evitando accidentes o peligros.
En este sentido, la detección y diagnóstico de fallos pueden evitar que
éstos se transformen en averías y afecten a otros elementos. Sin embargo, estas
dos tareas no son suficientes por sí solas para garantizar el objetivo de
máxima disponibilidad. Es necesario complementarlas con otras que nos guíen en
la reparación de los daños, que nos indiquen los cambios a realizar para suplir
la funcionalidad de un componente dañado, o que ayuden a las personas en la
sala de control a tomar decisiones acorde a la nueva situación fruto de los
fallos. Por todos estos motivos, se ha considerado desde hace varios años que
debe existir una tarea de más alto nivel cognitivo que coordine a todas las
tareas en pos del objetivo mencionado. En esta situación surgió el concepto de
Supervisión Global (inteligente) que podemos definir de la siguiente forma:
La
actividad que chequea que las variables claves de un sistema se mantengan en su
trayectoria deseada, según una tolerancia predeterminada. Cuando esto no es
así, el sistema de supervisión debe de investigar los motivos de dicha
desviación, proporcionando información útil a algún agente capaz de actuar
sobre el sistema para garantizar las funcionalidades del mismo [Alonso, 2001][1]
Entre
las sub-tareas asociadas al proceso de supervisión global se pueden citar
[Iserman, 1997; Staroswiecki, 2000; Alonso, 2001], como más representativas:
- Monitorización de la
planta controlada.
- Diagnóstico de los
fallos mediante su detección, localización y estimación de su tamaño.
- Evaluación de la
situación después de que un fallo ha sido diagnosticado a partir de la
información acerca del mismo, valorando la posibilidad de activar o no
mecanismos de tolerancia a fallos.
- Ejecución de las
acciones correctoras que acomoden el sistema controlado al fallo,
permitiendo su funcionamiento con un grado de degradación aceptable
mientras sea posible (por ejemplo, reconfiguración).
- Comunicación con el
resto de subsistemas y la propia planta para intercambiar información.
- Mantenimiento
predictivo o mantenimiento basado en condición, que tiene como objetivo
monitorizar los equipos y su funcionamiento, prediciendo los fallos de
forma anticipada y comprobando que determinadas condiciones se cumplan
[Carnero, 2006].
Existen
muchas formas de representar cómo estas tareas se relacionan entre sí para
cumplir los objetivos de la supervisión [Iserman, 1997; Staroswiecki, 2000;
Alonso, 2001; Blanke, 2003]. Como ejemplo, podríamos tomar
Los
campos de conocimiento de
- Control Tolerante a
Fallos y Diagnosis [Blanke, 2003; CEP’1997],
- Control Adaptativo a
Fallos [Biswas, 2001],
- Health Monitoring
Systems en el campo de la aeronáutica y la industria aeroespacial [Butas,
2001; FESTIP, 1996; Turner, 1999],
- Sistemas de apoyo a
la decisión [CHEM],
- Supervisión
[Montmain, 2000],
- Supervisión y
diagnosis [Staroswiecki, 2000]
- Sistemas Híbridos
[Blanke, 2003]
Figura
1. Esquema de tareas involucradas en la supervisión global.
En
definitiva, se requiere una gran cantidad de experiencia en distintos ámbitos a
la hora de afrontar un sistema completo de supervisión global. Esto se debe no
sólo a la complejidad de esta tarea, y a la multitud de subtareas que se pueden
implementar, sino que éstas se puedan abordar con múltiples técnicas de
distintos campos de conocimiento. Es por este motivo que la tarea de
supervisión global se puede ver como un tema perfecto para el desarrollo de
proyectos multidisciplinares, que involucren a distintos grupos que entiendan y
aborden el problema desde distintas perspectivas. Consideramos que la mejor
forma de abordar nuevos proyectos de investigación multidisciplinar es la
existencia de una Red Temática nacional que facilite los primeros pasos.
Los
grupos solicitantes de esta Acción Complementaria consideran que es necesario
crear una “Red Temática Nacional en
Supervisión y Diagnosis de sistemas complejos”, para profundizar en la
investigación, aplicación y difusión de todas estas acepciones de
De
entre todas las aproximaciones existentes, los grupos solicitantes consideran
como más adecuado el que hace mayor énfasis en
A.2) PROYECTOS EUROPEOS
Y REDES TEMÁTICAS RELACIONADAS
Existe experiencia a nivel europeo de redes de excelencia y proyectos que
han abordado los temas de diagnóstico y otras tareas de la supervisión (como el
mantenimiento predictivo o sistemas de ayuda a la decisión) mediante distintas técnicas. Como ejemplos
podríamos citar:
- MONET y MONET2
[MONET] o DAMADICS [DAMADICS], centradas en el razonamiento basado en
modelos para detección y diagnosis,
- CHEM [CHEM], con una
aproximación multidisciplinar a los sistemas supervisores centrados en la
ayuda a la decisión en presencia de fallos,
- IFATIS [IFATIS],
centrada en el desarrollo de tecnologías avanzadas de diagnóstico y
control tolerante y su aplicación a
diferentes sectores industriales.
En todos los casos se ha puesto de manifiesto que
las redes temáticas son un vehículo excelente para fomentar la colaboración
entre grupos de investigación. Y que en base a las colaboraciones en la redes
puede potenciarse la transferencia de estas técnicas hacia empresas que
proporcionen soluciones tecnológicas a terceros, utilizando como vía los
proyectos de I+D (como por ejemplo en los proyectos TIGER [TIGER], realizando
supervisión en el entorno de generación de electricidad mediante turbinas de
gas, o MAGIC [MAGIC], centrado en el desarrollo de un sistema multiagente de
diagnóstico y supervisión avanzada para sistemas complejos distribuidos).
En lo que se refiere a la comunidad científica
nacional, una buena parte de los grupos que participan en esta petición han
estado integrados en estas redes de excelencia europeas antes mencionadas, y en
la “Red Temática nacional de Detección y
Diagnóstico de Fallos de Sistemas Complejos”, (Red DDFSC, DPI2005-23815-E),
creada a finales de 2005. Entre las actividades realizadas por esta red se
pueden resaltar:
·
Realización de dos reuniones
de coordinación (Peñaranda de Duero, junio 2006; Madrid, diciembre, 2006) de
toda
·
Se ha creado una página
web para
·
Varios de los integrantes
de
·
Se ha fomentado el estudio
de este tipo de técnicas, mediante la celebración de
·
Se ha estudiado el futuro
de las enseñanzas relacionadas con
A partir de estos contactos, se han asentado
colaboraciones. Incluso han ido surgiendo trabajos conjuntos y peticiones de
proyectos nacionales conjuntos:
·
entre el grupo Mice de
·
entre el grupo Mice de
·
entre el grupo eXiT de
·
colaboraciones en trabajos
científicos entre miembros del GSI de
y publicaciones en congresos como por ejemplo:
·
Guerra, P.; Ingimundarson,
A.; Bravo, J.M.; Puig, V.;
Además, se discutió la situación del campo a nivel
nacional, y la posibilidad de continuar colaborando. Fundamentalmente se llegó a
la conclusión de que era necesario solicitar una nueva red, que incluyese al
resto de la comunidad cuyo trabajo tenía relación con la Detección y
Diagnóstico, pero estaba más centrado en temas de Supervisión. Esto nos ha
permitido mantener el grupo original e incluso ampliarlo con un nuevo grupo de
la Universidad Politécnica de Madrid, y Tekniker, centro tecnológico del País
Vasco.
En base a estas actividades y sus resultados, se
consideran cumplidos la mayor parte de los objetivos de la Red DDFSC, pero también
parece necesario ampliarlos e incluir en ellos a los nuevos grupos y las
temáticas de estudio y aplicación. Finalmente, indicar que en esta nueva
petición, seguiremos contando con las dos EPOs antes mecionadas y que han
manifestado su intención en participar en las actividades que se proponen en
esta red.
Por estas razones consideramos apropiado aprovechar esta sinergia
existente e intentar trasladarla al resto de la comunidad científica y
empresarial española que esté interesada en el campo de
En base a resultados anteriores, consideramos que la nueva red permitiría
asentar las relaciones ahora creadas y avanzar en nuevas colaboraciones entre
grupos o fomentar nuevas asociaciones con fines de investigación en los
aspectos teórico-prácticas aún por resolver; también permitiría profundizar en
los problemas ya planteados por las empresas en
Consideramos que en esta petición están incluidos la mayoría de los
grupos que actualmente trabajan en estos temas en España, desde las
perspectivas de la Inteligencia Artificial y la Teoría de Control. Además,
consideramos importante que en el mismo haya representación tanto de
Universidades [10] e Institutos del CSIC [1] como de Centros Tecnológicos [2],
con lo cual esperamos que el grupo pueda aprovecharse de los distintos puntos
de vista sobre la materia. También nos gustaría resaltar el carácter
multi-disciplinar de los grupos (Automática, Inteligencia Artificial, Informática,
Electrónica,...), y que éstos a su vez
están en varios casos formados por investigadores de distintas Universidades.
No obstante, consideramos necesario continuar con la difusión de este
campo a nivel académico y de transferencia tecnológica con el fin de incorporar
nuevos grupos que no estén en esta petición.
A.3)
PROYECTOS FINANCIADOS CUYOS INVESTIGADORES PRINCIPALES AVALAN ESTA PETICIÓN
(activos en el momento de la petición o que empezarán en enero 2007)
- “Razonamiento basado
en modelos para la identificación de fallos en sistemas complejos”,
Entidad Financiadora, Ministerio de Educación y Ciencia: DPI2005-08498.
Duración 2006-2008, I.P.: Carlos Alonso González. Participan 11
investigadores, de las Universidades de Valladolid y Burgos.
- “Estrategias de
control avanzado y supervisión inteligente en la industria de procesos”,
un proyecto CICYT (DPI2003-09373), IP: María Jesús de
- “Tecnologías
avanzadas de supervisión y control para la optimización óptima de EDARS”,
un proyecto CICYT (DPI2006-15716-C02-02), IP: María Jesús de
- “Automatización de la
detección y la diagnosis de sistemas estáticos y dinámicos usando
conocimiento semicualitativo (SQ Diagnosis)”. DPI2003-07146-C02-02. IP:
Joaquim Armengol Llobet (finaliza en 2006).
- Automatización de la
detección, diagnosis y tolerancia a fallos en sistemas con incertidumbre y
en sistemas distribuidos (DiSQobolo). DPI2006-15476-C02-02. IP: Joaquim
Armengol Llobet (comienza en 2007).
- “Diagnóstico de redes
de distribución eléctrica basado en casos y modelos (DCM-RED)”.
DPI2006-09370. IP: Joaquim Meléndez Frigola.
- “Aplicación de ayuda
a la monitorización de perturbaciones y localización automática de fallos
en redes de distribución eléctrica”. PTR1995-1020-OP. IP: Joaquim
Meléndez Frigola.
- “Desarrollo de un
sistema de control inteligente aplicado a un reactor secuencial por cargas
(SBR) para la eliminación de materia orgánica nitrógeno y fósforo”.
DPI2005-08922-C02-02. IP: Joan Colomer Llinàs.
- “Development of a
glucemic prediction and insulin dosage-aid system for patients with
diabetes mellitus I (INSULAID)”. DPI2004-07167-C02-02. IP: Josep Vehí
Casellas.
- “CPROS
Control predictivo integral de procesos en operación semicontinua)”. IP: Carlos Bordóns Alba,
Finanaciación: 170.780 euros, Ministerio de Educación y Ciencia,
DPI2004-07444-C04-01, 2004-2007.
- Red
de Excelencia “HYCON: Hybrid Control, IP:
Eduardo Fernández Camacho, Finaciación: 385.524€, Comisión Europea,
Contrato n: 511368 IST, 2004-2009.
- “ITMPC: Improving the tuning methodology
for MPC”. IP: Eduardo Fernández Camacho, Financiación 83.172 euros,
Comisión Europea Contrato n: 511368 IST, 2004-2008.
- “Diagnóstico
de Fallos Intermitentes en Sistemas Automáticos de naturaleza compleja e
híbrida.” DPI2006-08368. Ministerio de Educación y Ciencia. 12-9-2006
HASTA: 12-9-2009. IP: Emilio García Moreno.
- “Integración de
técnicas avanzadas de modelado, control y supervisión aplicadas a la
gestión del ciclo integral del agua”. DPI2006-11944, IP: Gabriela Cembrano
(con investigadores del grupo SAC de la UPC).
- “Desarrollo y
aplicación de técnicas de identificación, diagnóstico y control LPV para
sistemas complejos”. DPI2005-04722. IP: Ricardo Sánchez-Peña (con
investigadores del grupo SAC de la UPC).
- “Control tolerante a
fallos de sistemas basados en pilas de combustible”. DPI2005-05415. IP: Joseba
Quevedo.
- Programa de
investigación COSICOLOGI: Control de Sistemas Complejos para
- ARKUNE en MARGUNE:
Detección on line de rebaba en el proceso de taladrado de aluminio
aeronáutico.
- LASMAT, Intek (GV)
Implantación del Proceso de recuperación de moldes, troqueles y matrices
mediante láser cladding (monitorización del proceso con cámara de visión.)
- CLADDOP, Profit
Automatización del Proceso de recuperación de moldes y matrices mediante
láser cladding (monitorización mediante la integración de diferentes
sensores: cámara de visión, sensor de potencia, temperatura,..)
- DYNAMITE
(EC-6PM-Conjunta NMP-IST). Dynamic maintenance. Desarrollo de tecnologías
hardware (smart tags, sensores, comunicaciones) y software (web semántica)
para nuevos escenarios de mantenimiento.
- TATEM (EC- 6PM-
Aeroespacio) Tecnologías y técnicas para nuevos conceptos de
mantenimiento. Realización de
algoritmos de predicción para soporte de actuaciñon del personal de
tierra.
B) OBJETIVOS
El objetivo principal de la acción será la creación, mantenimiento y coordinación de una Red Temática que
reúna a todos los miembros de la comunidad académica y empresarial nacional
interesados en
Asociado
a esta finalidad global, podemos especificar varios sub-objetivos a distintos
niveles:
·
[Sub-Objetivos Científicos] Fomentar
la investigación y la transferencia tecnológica en el ámbito de la supervisión
a nivel nacional.
Se quiere aumentar la colaboración
entre los grupos para promover las actuaciones conjuntas.
Además, queremos facilitar la
cooperación entre los investigadores del sector público y
·
[Sub-Objetivo Difusión] Promoción del
campo a nivel nacional, tanto a nivel académico como empresarial.
Se realizará una reunión anual al
amparo de alguna conferencia nacional. A este simposio estarán invitados todos
los sectores (académico y empresarial) para divulgar los resultados de
investigación y permitir que las empresas planteen cuáles son sus necesidades,
ayudándonos por tanto a encaminar la vertiente de investigación aplicada.
·
[Sub-objetivo Formación] Buscar los
medios de potenciar la formación en el campo a nivel de postgrado.
No existen actualmente estudios de
Grado, Postgrado ni Doctorado que cubran todos los aspectos de
C) PLAN DE ACTUACIONES
Actividades asociadas a
los sub-objetivos:
Sub-objetivo
1: Fomentar Investigación y Transferencia en el campo
·
Estudio
de las distintas aproximaciones a la temática de la Supervisión Global, desde
los campos de la Teoría de Control y la Inteligencia Artificial, para facilitar
la colaboración entre grupos a partir de un marco teórico común.
·
Reunión
anual de los representantes de todos los grupos para exponer sus líneas de
investigación y proyectos actuales, con especial énfasis en problemas abiertos
y líneas de colaboración con otros miembros de la Red.
·
Creación
de recursos relacionados con el área para todos los grupos interesados:
o
Creación
y mantenimiento de una página web para
§
los
historiales de todos los grupos, con sus trayectorias y publicaciones
relevantes, incluyendo proyectos activos,
§
publicaciones
relevantes relacionadas con el campo,
§
anuncios
de actividades relacionadas con el campo.
o
Elaboración
de una biblioteca de benchmarks, a
partir de los utilizados por los grupos de investigación o empresas, para
facilitar la comparación de resultados y el desarrollo de nuevos proyectos
conjuntos. Estos sistemas de estudio estarían accesibles electrónicamente y con
acceso restringido en la página web de la Red.
o
Exploración
mediante herramientas Web de los posibles grupos nacionales e internacionales
con experiencia en el campo, usando como punto de partida los conocimientos de
los que ya disponen los grupos de forma individual.
·
Ayudar
a la creación de participaciones en proyectos conjuntos, mediante reuniones
entre los grupos participantes para estudio de problemas comunes y solicitud de
proyectos de investigación.
Sub-objetivo
2: Difusión del campo
·
Difundir
la información disponible en la red entre las asociaciones nacionales dedicadas
a la investigación y el desarrollo como CEA-IFAC, AEPIA, etc.
·
Promover
la existencia de sesiones especializadas en las distintas conferencias
nacionales (por ejemplo CAEPIA o Jornadas de Automática en 2007) e
internacionales (como por ejemplo en la próxima edición de Safeprocess’09, que
se celebrará en Barcelona).
·
Establecer
una reunión anual para difundir la actualidad del campo, enfocado a la
transferencia tecnológica hacia las empresas. La intención es utilizar algunas
de las Jornadas Nacionales en campos afines (por ejemplo CAEPIA o Jornadas de
Automática en 2007) para promocionar el campo mediante:
o
la
invitación a personal relevante a nivel ministerial, académico o empresarial,
para compartir sus experiencias y conocer las posibles vías de colaboración,
o
la
presentación de herramientas, aplicaciones para empresas, por parte de los
grupos integrantes,
o
la
invitación de empresas o confederaciones empresariales regionales, para
difundir los avances en el campo,
Sub-objetivo
3: Formación en el campo
·
Se
ampliarán los campos cubiertos en la dos ediciones anteriores en
·
Desarrollo
de tutoriales y talleres relacionados con el campo dentro de las conferencias
nacionales/internacionales desarrolladas en España, complementando a
·
Será
objeto de las reuniones de
D) REFERENCIAS
RELEVANTES
[Alonso,
2001] C. Alonso, B. Pulido, C. Llamas, G. Acosta. “On line industrial supervision and diagnosis, knowledge level
description and experimental results”. Expert
Systems with Applications. Vol. 20. Págs. 117-132.
2001
[Biswas,
2001] G. Karsai, G. Biswas, T. Pasternak, S. Narasimhan. “Fault-Adaptive
Control: A CBS Application”. Actas de ECBS, 2001.
[Blanke, 2003]
M. Blanke, M. Kinnaert, J. Lunze, M. Staroswiecki. “Diagnosis and Fault
Tolerant Control", Springer, 2003.
[Butas,
2001] J.P. Butas, C. Meyer, L. Santi, T. Sowers. “Rocket Engine Health Monitoring Using a Model-Based Approach”,
AIAA/ASME/SAE/ASEE Joint Propulsion Conference and Exhibit, 37th,
[Carnero, 2006] M.C. Carnero. “An
evaluation system of the setting up of predictive maintenance programmes”. En
Reliability Engineering & System Safety. Volume 91, Issue 8 , pp945-963,
August 2006.
[CHEM]
“Advanced Decision Support System for Chemical/Petrochemical Manufacturing
Processes”. http://www.chem-dss.org/chem-dss/
[CEP,1997]
Varios autores. Control
Engineering Practice. Special Issue on “Supervision, Fault Detection and
Diagnosis of Technical Systems”. 1997.
[DAMADICS] NoE
“Development and Application of Methods
for Actuator Diagnosis in Industrial Control Systems” http://www.eng.hull.ac.uk/research/control/damadics1.htm
Research Training Network”, HPRN-CT-2000-00110 (2000-2003).
[FESTIP, 1996] Graue, R.; Erdmann, M.; Krisson, M.; Reutlinger, A.
“Advanced health monitoring systems for reusable future launchers“, IAF,
International Astronautical Congress, 47th,
[IFATIS]
“Intelligent Fault Tolerant Control in Integrated Systems”, http://ifatis.uni-duisburg.de/.
IST-2001-32122.
[Iserman, 1997] Iserman R. “Supervision, fault detection and
fault-diagnosis methods – An introduction”, en Control Engineering Practice,
Vol. 5(5), p. 639-652. 1997.
[MAGIC]
“Multi-Agents-based Diagnostic Data Acquisition and Management in Complex
Systems”, Contract number: EU-IST-2000-30009: IST Information Society
Technology (Workprogramme 2000). Gerhard-Mercator-Universität Duisburg, http://magic.uni-duisburg.de/
[MONET] NoE “Model-based systems and qualitative
reasoning”, http://monet.aber.ac.uk/, IST-22672, 1998-2004
[Montmain, 2000] J. Montmain, S. Gentil, “Causal Modeling for
Supervision”. 2000.
[Staroswiecki,
2001] M. Staroswiecki, A.L. Gehin. “From Control to Supervision”. En Annual Reviews in Control 25 (2001) I-1
1.
[TIGER] Esprit
Project. http://ieeexplore.ieee.org/iel5/6586/17583/00809960.pdf
[Tumer, 1999] I. Tumer, A Bajwa “A Survey of Aircraft Engine Health
Monitoring Systems”, -35th Joint Propulsion Conference, 1999.
E) HISTORIAL DE LOS
GRUPOS
E.1) Universidad de
Valladolid
E.1.1) GRUPO GSI:
Departamento de Informática de
HISTORIAL DEL GRUPO GSI
(GRUPO DE SISTEMAS INTELIGENTES)
El
Grupo de Sistemas Inteligentes de
Los
orígenes del grupo se remontan a mediados de la década de los noventa, cuando
nuevos investigadores se unen a la línea de trabajo especializada en la
supervisión y diagnosis de procesos industriales continuos mediante sistemas
expertos. En la actualidad, la actividad investigadora del grupo se puede
concretar en tres líneas de investigación principales (aunque las tres están
relacionadas con temas de supervisión y diagnóstico como campo final de
aplicación):
1.
Sistemas
basados en conocimiento para la supervisión y diagnosis de procesos
industriales continuos
2.
Diagnosis
basada en modelos de sistemas dinámicos continuos
3.
Desarrollo
de técnicas de aprendizaje: combinación de clasificadores y series temporales
A
continuación se realiza un breve resumen de ellas:
Línea
1: Sistemas Basados en Conocimiento para la supervisión y diagnosis de procesos
industriales continuos (coordinada por el Dr. Carlos Javier Alonso González)
Esta línea de investigación se
consolidó con la participación en el proyecto “Técnicas avanzadas de control y
supervisión de procesos mediante un sistema experto”, contrato de investigación
realizado al amparo del Artículo 11 de
Línea
2: Diagnosis basada en modelos de sistemas dinámicos continuos (coordinada por
el Dr. José Belarmino Pulido Junquera, Investigador Principal de esta
solicitud)
El trabajo en esta línea de
investigación se inicia en 1997, con los primeros planteamientos para sistemas
estáticos y culmina, en una primera etapa, en 2000, con la formalización del
concepto de posibles conflictos en sistemas dinámicos y en 2001 con la
presentación de resultados sobre una planta piloto. Todo este trabajo se
desarrolló en el ámbito del Diagnóstico Basado en Consistencia que es la
aproximación teórica paradigmática de la comunidad de
Entre las publicaciones a las que ha
dado lugar esta línea nos gustaría resaltar la inclusión de este trabajo en el
número especial sobre diagnóstico de sistemas complejos que ha publicado en
2004
Actualmente se está estudiando la
combinación de los resultados del Diagnóstico basado en Consistencia mediante
posibles conflictos con los clasificadores obtenidos mediante técnicas de
aprendizaje (línea 3). Esta nueva aproximación substituye a la inicial basada
en conocimiento experto, y ya ha dado lugar a publicaciones en foros
especializados como DX e IFAC.
Además, dentro del marco de las redes
temáticas nacionales se han iniciado colaboraciones con otros grupos nacionales
relacionados con la diagnosis y el modelado semi-cualitativo. En el primer
caso, existen ya 3 publicaciones conjuntas que demuestran las posibilidades de
colaboración.
Línea
3: Desarrollo de técnicas de aprendizaje: combinación de clasificadores y
series temporales (coordinada por el Dr. Juan José Rodríguez Diez)
Esta línea de investigación surge por
el interés de aplicar técnicas de aprendizaje al problema de la supervisión y
diagnosis de sistemas continuos. El grupo ya había desarrollado un lenguaje
gráfico que permitía describir en qué región se encontraba la trayectoria de
una variable durante un cierto intervalo de tiempo, (“Siempre el pH ha estado alto durante los
últimos diez minutos”) construyendo reglas mediante la combinación de este tipo
de expresiones. Por ello, nuestros primeros pasos, en 1999 se dirigieron a
examinar la posibilidad de aprender este tipo de reglas a partir de ejemplos:
reglas cuyos antecedentes estuviesen formados por una conjunción de literales
sobre intervalos temporales y que
permitiesen clasificar series temporales.
En los últimos años se han
desarrollado diversas técnicas para la inducción de clasificadores sobre
series. Se han definido una serie de predicados que caracterizan propiedades
importantes de las series, junto con métodos que permiten su selección
eficiente. Existen dos tipos de predicados, los que consideran el valor de
alguna función en un intervalo y los que tienen en cuenta alguna medida de
disimilitud entre series.
Para obtener clasificadores precisos
se combinan los predicados mediante boosting. Se ha desarrollado un método para
utilizar los clasificadores cuando sólo se dispone de series incompletas, ya
que hay valores de las mismas que se conocerán en el futuro. Los predicados
seleccionados mediante boosting se han usado en Árboles de Decisión para
obtener clasificadores más comprensibles o con Máquinas de Vectores Soporte,
buscando clasificadores más precisos.
Los métodos desarrollados se han
validado experimentalmente sobre, entre otros, conjuntos de datos sobre el
reconocimiento de hablantes, de dígitos manuscritos, de signos del lenguaje de
sordos y de fallos en procesos continuos industriales.
A
continuación se resumen los proyectos y publicaciones más relevantes del grupo:
Proyectos, contratos y
actividades de Investigación:
·
CICYT,
TAP98-0828. “Definición de una arquitectura para diagnosis en línea de procesos
continuos integrando modelos y conocimiento”. 1999.
·
MCyT,
CICYT: TAP99-0344. “Un sistema integrado de supervisión y diagnosis de
procesos continuos”.
2000-2002.
·
MCyT: DPI2002-01809. “SUITE: Supervisión
Inteligente de procesos”. 2003-2005.
·
MEC,
DPI2005-08498, “Razonamiento basado en Modelos para
·
Colaboración
en proyecto “Supervisión y Control Optimizado de Procesos”, FEDER (1FD97-1690),
2000-2002.
·
CYTED,
“Técnicas de Inteligencia Artificial para la supervisón, diagnosis y control de
procesos. (SUDICOP)”, colaboración con Iberoamérica, 1995-1998.
·
Participación
en Redes de Excelencia Europea Monet y Monet2, VI PM: 1998-2004.
·
VA101/01.
“Desarrollo de técnicas de aprendizaje para la minería de datos sobre series
temporales”. Subvencionado por
·
“Desarrollo
de una herramienta de Minería de Datos para datos dependientes del tiempo”,
subvencionado por
·
Colaboración
en 4 Contratos de investigación “Técnicas avanzadas de control y supervisión de
procesos mediante un sistema experto” con SGAE (Sociedad General Azucarera
Española) y Depto. ISA de la UVA.
·
Colaboración
en Acciones Complementarias (ARCA, Red de Detección y Diagnóstico,...) y 2
proyectos colaboración con Argentina.
·
Co-organización
de congreso internacional DX06 y congresos nacionales: I Jornadas ARCA,
IWPAAMS.
·
Coordinación
de la I y II Escuela de Diagnosis en Barcelona, 2004 y Peñaranda de Duero,
2006.
Artículos en revistas,
obras colectivas o publicaciones periódicas:
·
14
artículos en revistas o publicaciones periódicas internacionales (7 en
JCR/ISI),
·
13
artículos en obras colectivas internacionales (4 en JCR/ISI).
·
6
artículos en revistas nacionales o Iberoamericanas (no JCR).
Ponencias en congresos
nacionales e internacionales:
·
16
congresos internacionales y 28 nacionales,
Tesis y Proyectos de
investigación desde 1995:
·
3
tesis doctorales leídas (3 en curso),
·
5
proyectos de investigación realizados, 2 en curso.
E.1.2) Grupo de
detección y diagnóstico automático de fallos (FDD), UVA
El
grupo de detección y diagnóstico automático de fallos (FDD) del departamento de
Ingeniería de Sistemas y Automática, de
Estas
técnicas de softcomputing, entre las que se encuentran las redes neuronales, la
lógica borrosa, los sistemas neuroborrosos y los algoritmos genéticos
principalmente, se utilizan bien para generar un residuo, como la diferencia
entre la medida real de la planta y un modelo calculado por algunas de las
técnicas comentadas anteriormente, o bien para evaluar dicho residuo,
utilizando las redes neuronales como clasificadores o utilizando la lógica
difusa para diseñar umbrales adaptativos, que incluyen el conocimiento del
sistema en términos de lógica borrosa.
Otro
tema fundamental al utilizar estas técnicas de Softcomputing, es que se puede
extraer conocimiento de los modelos obtenidos (bien modelos de funcionamiento
normal o modelos de fallos, si se tienen datos), en función de reglas difusas.
Por tanto un tema interesante es el estudio de la calidad de dichas reglas
difusas, ya que estas metodologías se centran en la obtención del conjunto de
reglas y en su exactitud frente a los ejemplos presentados, pero no tiene en
cuenta el número de reglas obtenido, su bondad, consistencia e
interpretabilidad, aspecto éste último que hace que se pierda una de las
características más interesantes de un sistema difuso. Además, los conjuntos
difusos generados suelen ser excesivos para cada una de las variables de
entrada/salida consideradas con lo cual la interpretabilidad se hace todavía
más complicada. Lo ideal sería conseguir una base de conocimiento compacta, con
un buen grado de exactitud e interpretable, aspectos estos fundamentales si se
quiere obtener una base de reglas que exprese el conocimiento aprendido de la
situación de fallo en el sistema.
Finalmente,
otra alternativa que se está explorando, es el uso de las SVM (Support Vector
Machine) tanto para predicción de señales como para detección automática de
fallos. Ya que algunos de los problemas que presentan las redes neuronales y
los sistemas neuro-difusos, es que se necesita una gran cantidad de datos o
ejemplos, para su entrenamiento, es decir, para obtener una respuesta adecuada,
así como definir a priori su topología. Estos datos necesarios para el
entrenamiento no siempre están disponibles en la práctica, o son datos con poca
información del proceso, (y muchos menos con información de situaciones con
fallos), por tanto dichas técnicas no siempre resultan adecuadas.
Las
SVM, en vez de minimizar el error de entrenamiento como las redes neuronales,
minimiza un límite superior del error de generalización, encontrando un hiperplano
de separación y se maximiza la distancia entre dicho hiperplano y los datos de
entrenamiento. La solución consiste en resolver un problema de programación
cuadrática, en el cual muchos de los pesos son cero, y aquellos datos
correspondientes a los pesos distintos de cero, son lo que se llama vectores
soporte. Para resolver este problema se utiliza el teorema de Mercer, y los
Kernel se pueden elegir de la forma más adecuada al problema, como polinomios,
splines, redes de función de base radial, e incluso perceptrones multicapa. Los
atributos particulares de una SVM son que tienen una buena capacidad de
generalización, que la calidad y complejidad de una SVM no depende directamente
de la dimensionalidad del espacio de entrada (por lo que estos sistemas se pueden
utilizar con muy pocos datos), y que la solución nos da una forma directa de
elegir la topología, es decir el número y localización de los centros y los
pesos. Estas metodología ya se ha utilizado con éxito en temas como el
reconocimiento de patrones, regresión no-lineal, control óptimo etc.
Otro
tema en el que se está empezando a trabajar es la detección de fallos usando
métodos basados en señal, es decir, utilizar técnicas estadísticas para
estudiar la calidad de los datos presentados (situación normal o distintos
fallos), en particular se está trabajando con análisis de componentes
principales (PCA) lineales y no-lineales, así como estáticos y dinámicos, o el
análisis del discriminante de Fisher (FDA) entre otras técnicas.
Pero
el objetivo que nos marcamos no es sólo detectar y aislar los fallos que pueden
acaecer en un sistema automatizado complejo sino que se pretende, además, tomar
decisiones de actuación en línea de forma automática (como puede ser la de
reconfigurar el sistema de control), al detectar un fallo para garantizar el
correcto funcionamiento del sistema global incluso en presencia de anomalías,
es decir diseñar controladores tolerantes a fallos.
Este
trabajo está avalado por la participación del grupo de investigación en
diversos proyectos como son:
-
“Supervisión
y Control Optimizado de Procesos”, un proyecto FEDER con referencia: 1FD97-1690, IP: Mª Jesús de
-
“Estrategias
de operación global de sistemas híbridos en la industria de procesos” un proyecto
CICYT con referencia DPI2000-0691-C02-02, IP: Mª Jesús de
-
“Estrategias
de control avanzado y supervisión inteligente en la industria de procesos”, un
proyecto CICYT (DPI2003-09373), IP: María Jesús de
-
“Tecnologías
avanzadas de supervisión y control para la optimización óptima de EDARS”, un
proyecto CICYT (DPI2006-15716-C02-02), IP: María Jesús de
E.2) Automation Engineering and Distributed Systems (AEDS), Institut
d’Informàtica i Aplicacions (IIiA), Universidad de Girona (UdG)
El
grupo AEDS es un grupo de investigación de
- Ingeniería
de Sistemas y Automática
- Arquitectura
y Tecnología de Computadores
- Ciencias
de
La
investigación llevada a cabo por el grupo se centra en campos relevantes de las
Tecnologías de
Finalmente,
el grupo AEDS ha sido reconocido para el periodo 2005-2008 como Grupo de
Investigación Consolidado (GRC) por
La
investigación del grupo AEDS está estructurada en 4 laboratorios:
- Ingeniería
de Control y Sistemas Inteligentes (eXiT)
- Intervalos
Modales e Ingeniería de Control (MICE)
- Laboratorio
de Investigación en Agentes (ARLab)
- Comunicaciones
de Banda Ancha y Sistemas Distribuidos (BCDS)
En
Modal Interval &
Control Engineering (MICE), coordinador por JosepVehí (vehi@eia.udg.cat)
La
imprecisión y la incertidumbre presentes en los sistemas complejos a menudo se
pueden representar mediante modelos intervalares. El núcleo de la investigación
de MICE es el desarrollo de métodos y herramientas basados en el análisis
intervalar para abordar los problemas de dichos sistemas. MICE es un equipo
interdisciplinario formado por investigadores provenientes del campo de la
ingeniería de control con experiencia en: teoría de sistemas y control,
modelización y control de procesos biológicos, sistemas dinámicos inciertos,
sistemas de comunicación, sistemas de ayuda a la toma de decisiones,
inteligencia artificial. MICE actualmente investiga en:
- Desarrollo
teórico del Análisis Intercalar Modal.
- Desarrollo
de herramientas para cálculo intervalar.
- Aplicaciones
de métodos intervalares a Sistemas y Control:
o
Ingeniería
de procesos.
o
Ingeniería
civil y mecánica.
o
Biomedicina.
o
Gráficos
por computador.
o
Aeronáutica.
Proyectos
vigentes
- Analysis,
identification and control of mechatronic systems with hysteresis and
friction. Application to piezoelectric and magnetorheological actuators.
MEC-DPI2005-08668-C03-02. 2005-2008. IP: Ningsu Luo.
- Development
of a glucemic prediction and insulin dosage-aid system for patients with diabetes
mellitus I (INSULAID). MCYT - DPI2004-07167-C02-02. 2004-2007. IP: Josep
Vehí.
- Automatización
de la detección y la diagnosis de sistemas estáticos y dinámicos usando
conocimiento semicualitativo (SQ Diagnosis). MCYT - DPI2003-07146-C02-02.
2003-2006. IP: Joaquim Armengol Llobet.
Proyectos
anteriores
- Modelling
and control of nonlinear complex systems with uncertainties and couplings.
CICYT - DPI2002-04018-C02-02. 2002-2005. Josep Vehí.
- Smart
Structural Diagnostics using Piezo-Generated Elastic Waves
(PIEZODIAGNOSTICS). Comisión Europea. 2002-2005. Josep Vehí.
- Quantified
Constraint Solving in Control Engineering. Programa Marie Curie -
HPMF-CT-2001-01255. 2001-2002. Josep Vehí - Stefan Ratschan.
- Advanced
decision support system for chemical/petrochemical manufacturing processes
(CHEM). Unión Europea (IST-2000-61200). 2001-2004. Joaquim Armengol.
- Development
of tools based on semiqualitative models for systems analysis. Aplication
to supervision, control and prediction of behaviours. CICYT - DPI2000-0666-C02-01.
2000-2003. Josep Vehí.
- ECOLEADER
(European Consortium of Laboratories for Earthquake and Dynamic
Experimental Research) - TASCB (Testing of Algorithms for Semi-active
Control of Bridges). Comisión Europea. 2000-2004. Ningsu Luo.
- Estructuras
inteligentes. Desarrollo de un sistema integrado de monitori zación y
control: aplicación a los puentes atirantados. CICYT - TAP99-1079-C03-03.
1999-2002. Josep Vehí.
Control Engineering and Intelligent Systems (eXiT), coordinado por J.
Meléndez y J. Colomer ({quimmel,colomer}@eia.udg.cat)
eXiT
desarrolla una investigación activa en el campo de la supervisión de procesos
con énfasis en la integración de métodos y de técnicas para estudiar el
comportamiento de los proceso a partir de las medidas y de la reutilización de
la experiencia, basada en los puntos principales siguientes:
- Diagnosis
Basada en Casos.
- Control
Estadístico Multivariante de procesos.
- Representación
cualitativa de tendencias.
- Descubrimiento
de conocimiento en bases de datos para el estudio de la situación.
- Programación
y planificación basadas en acciones.
Esta
investigación es claramente dependiente del dominio. Hoy en día, la actividad
se desarrolla en los dominios siguientes:
- Procesos
químicos y petroquímicos. IST - CHEM (2001-2004)
- Plantas
de tratamiento de aguas residuales. MCYT - DPI SBR (2002-2005), MCYT - DPI
SBRII (2005-2008).
- Redes
de distribución de energía eléctrica (calidad de la energía). MCYT - DPI
SECSE (2002-2004), PETRI-ENDESA
(2006).
- Circuitos
electrónicos. MEC - TIC99-0846 MCM-D.
- Transporte
de pasajeros por carretera. MCYT - TIN (2004-2007).
- Robótica
móvil.
- Moldes.
PROFIT (2005).
E.3) Grupo de Investigación en Sistemas Avanzados de Control (SAC) , Universidad Politécnica de Cataluña,
UPC
Desde
el año 1992 este grupo de
-
En los
proyectos TIGER (ESPRIT nº 6862 de
-
En el
proyectos (WATERNET de 1995 a1997), CORAL (PACTI COO1999-AX072) y PLIO
(proyecto industrial con AGBAR, CLABSA y Aguas Andinas de
-
En la
red europea de formación en investigación denominada DAMADICS
(HPRN-CT-2000-00110 de
-
En el
proyecto industrial IVHM-Boeing (de
-
Actualmente,
con la incorporación del Profesor Ricardo Sánchez-Peña se ha abierto una nueva
línea de investigación en aplicaciones aeroespaciales. Actualmente, el grupo se
encuentra en la fase de desarrollo de un vehículo autónomo no tripulado de tipo
UAV. Dicha investigación se está desarrollando en el marco del proyecto
“Desarrollo y aplicación de técnicas de identificación, diagnóstico y control
LPV para sistemas complejos” (CICTY DPI2005-04722). A este vehículo se le van a
dotar de sistemas de supervisión en tiempo real que incluirán subsistemas de
control tolerancia y diagnóstico.
Hay
que resaltar, también, la investigación realizada en el marco de los proyectos
financiados con el Plan Nacional de I+D “Desarrollo de Sistemas de Control
Inteligente para Procesos Industriales” (CICYT TAP93-0596-CO4-02), y “CAD para
Finalmente,
el grupo está preparando la organización del congreso IFAC SAFEPROCESS 2009 en
Barcelona. Este congreso es uno de los congresos internacionales referencia en
el campo de los sistemas de supervisión y diagnóstico.
E.4) Universidad de
Sevilla
E.4.1) Grupo Quivir,
Universidad de Sevilla y Universidad de Huelva
Durante el periodo de 1994-1996 se participó en el
proyecto “Modelo de simulación para la planificación regional. Aplicación a
Andalucía”, cuya denominación fué PB 93-1200. También en ese periodo se
realizó el proyecto titulado “Automatización del razonamiento cualitativo en
sistemas dinámicos complejos (TIC94-0282 de CICYT)”, en el que se trataba de
enriquecer las metodologías que existían en este campo e integrar otras
técnicas que ayudarán a la obtención de mejores aproximaciones. Se
desarrollaron un conjunto de trabajos de investigación encaminados a satisfacer
en cierta medida la demanda del entorno industrial que nos circundaba. La primera
motivación se produjo en la empresa Rio Tinto Minera, S.A. que presentaba un
interés en el estudio semicualitativo de los procesos biometalúrgicos y que
tuvieron como principal objetivo el análisis y predicción de los procesos
industriales para la regeneración de determinados reactivos que se usan en este
tipo de sistemas. Ello también redundaba en beneficio de la conservación del
medio ambiente ya que los drenajes producidos en las minas de carbón y de
sulfuros metálicos, constituyen un importante foco de contaminación, donde el
principal agente contaminante es el ión ferroso disuelto.
Desde
1998 se viene participando en las diferentes acciones integradas de
Desde
1999 hasta 2000 este grupo de investigación participó en la red temática
EUROBOT-IBERIA: Red temática en agentes físicos, cuya denominación es TAP99-1354-E en la
que participan los Departamentos de distintas Universidades Españolas:
Universidad de Granada, Universidad Rey Juan Carlos, Universidad Politécnica de
Catalunya, Universidad Autónoma de Barcelona, Universidad de Murcia,
Universidad Carlos III, Universidad Rovira i Virgili, Universidad de Girona y
Universidad de Sevilla.
En
lo que se refiere a participación en proyectos financiados a nivel nacional:
·
Proyecto del Ministerio de Ciencia y Tecnología
DPI2000-0666-C02-02, titulado “Desarrollo
de herramientas basadas en modelos semicualitativos para el análisis de
sistemas dinámicos”.
Participando investigadores de las Universidades de Girona, Huelva y
Sevilla
·
Proyecto del Ministerio de Educación y Ciencia
DPI2003-07146-C02-01 “Automatización de la detección y diagnosis de fallos de
sistemas estáticos y dinámicos usando conocimiento semicualitativo”.
Participando investigadores de las Universidades de Girona, Huelva y Sevilla.
Nuestro
grupo de investigación participó en la red MONET
2 (Model Based Systems and Qualitative Reasoning, ref. IST-33540),
financiada por
Y
actualmente participa en:
·
Red de Investigación sobre Diagnosis y
Razonamiento Cualitativo (ARCA)2004-2007,
·
Red Planificación, Secuenciamiento y
Razonamiento Temporal (RNPST-2),
desde Abril 2005-Abril 2006
En
lo que respecta a participación en contratos con empresas:
·
Con
la empresa IZAR Astillero de Sevilla S.A. se estableció la colaboración en dos
proyectos de I+D, titulados Autocod:
Automatización del Control Dimensional y
Coprod: Gestión de la información para el
COntrol de
·
Con
la empresa SKILL Consejeros de Gestión S.L, se colaboró también desde 2002
hasta mediados del 2004 en el proyecto TELECARE: A Multiagent Telesupervision System Elderly Care del V Programa Marco IST PROJECT
Los miembros del equipo de investigación han publicado artículos sobre
temas relacionados con el objeto de la presente ayuda en revistas de difusión
principalmente internacional como son: Applied Artificial Intelligence, Lecture
Notes in Computer Science, Lecture Notes in Artificial Intelligence, etc… y han
participado con sus trabajos en las Conferencias más importantes relacionadas
con el tema objeto del presente proyecto, como son los relacionados con el
modelado y tratamiento computacional de sistemas semicualitativos como fueron
los Workshop of Qualitative Reasoning QR99, QR00, QR01, QR02, QR03 y QR04 y
relacionados con la diagnosis DX02, DX03, DX04 y DX05, y con las técnicas de
Inteligencia Artificial como son Iberamia2002 y CP02. Además de las
correspondientes conferencias nacionales relacionados con el tema como son:
Jornadas de Razonamiento Cualitativo, CAEPIA97, 99, 01 y Jornadas de Diagnosis.
E.4.2) Grupo Control
Predictivo, Universidad de Sevilla
Los
miembros del grupo se encuentran desarrollando su actividad docente e
investigadora dentro del Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática de
·
“Control
Predictivo para procesos con incertidumbres acotadas”. IP: Eduardo Fernández
Camacho. Finaciación 200.850 €,Ministerio de Educación y Ciencia,
DPI2002-4375-C02-01, 2002-2005.
·
“CPROS
Control predictivo integral de procesos en operación semicontinua”, IP: Carlos
Bordóns Alba, Finanaciación: 170.780 euros, Ministerio de Educación y Ciencia,
DPI2004-07444-C04-01, 2004-2007.
·
“Red
de Excelencia HYCON: Hybrid Control, IP: Eduardo Fernández Camacho”,
Finaciación: 385.524€, Comisión Europea, Contrato n: 511368 IST, 2004-2009.
·
“ITMPC: Improving the tuning methodology for
MPC”. IP: Eduardo
Fernández Camacho, Financiación 83.172 euros, Comisión Europea Contrato n:
511368 IST, 2004-2008.
Otros
proyectos relacionados:
·
NEOXITE
(Next generation open control system internet ready), IP: Eduardo
Fernández Camacho, Financiación: 138.233 €, Comisión Europea. V Programa Marco
(IST), 2001-2004.
·
PRIMA
(Project Risk Management), IP: Eduardo Fernández Camacho, Financiación: 137.030
euros, Comisión Europea. V Programa Marco (IST), Ref. IST 1999-10193.
2001-2002.
·
AESOP
(Assessment of energy saving in oil pipelines), IP: Eduardo Fernández Camacho,
financiación: 306.516 €, Comisión Europea. V Programa Marco (Energy), Ref.
ENK6-CT-2000-00096, 2000-2003.
Algunas publicaciones de los 2 ultimos años:
1. E.F. Camacho y C. Bordons. “Model
Predictive Control (2nd edition)”, Springer Verlag , 2004
2. T. Alamo, D. Muñoz de
3. T. Alamo, D.R. Ramirez y E.F.
Camacho. “Efficient implementation of constrained min-max model predictive control
with bounded uncertainties: a vertex rejection approach/. Journal of Process
Control”, Volumen 15, Número 2, Marzo 2005, pag. 149-158.
4. D.R. Ramirez, E.F. Camacho y M.R. Arahal. “Implementation
of min-max MPC using hinging hyperplanes. Application to a heat exchanger”.
Control Engineering Practice, Volumen 12, Número 9, Septiembre 2004, Pag.
1197-1205.
5. D.R. Ramirez, M.R. Arahal y E.F.
Camacho. “Min-max predictive control of a heat exchanger using a neural network
solver”. IEEE Transactions on Control Systems Technology, Volumen 12, Número 5,
Septiembre 2004. Pag. 776-786.
6. D. Limon, J.M. Bravo, T. Alamo y
E.F. Camacho. “Robust MPC of constrained nonlinear systems based on interval
arithmetic”. IEE Control Theory and Applications. Volumen 152, Numero 3,
Mayo 2005 (Special Issue on Non Linear Model Predictive Control).
7. L. Valenzuela, E. Zarza, M.
Berenguel, E.F. Camacho. “Direct steam generation in solar boilers”. IEEE
Control System Magazine, vol. 24(2), pp. 15- 29, April 2004.
8. L. Valenzuela, E. Zarza, M.
Berenguel, E.F. Camacho. “Control concepts for direct steam generation in
parabolic troughs”. Solar
Energy, 78, pp. 301-311, 2005.
E.5)
Grupo de Investigación de Supervisión y Diagnóstico de Fallos de Automatismos y
Sistemas de Control, Universidad Politécnica de Valencia
El
Grupo de Investigación de Supervisión y Diagnóstico de Fallos de Automatismos y
Sistemas de Control, se formó en 2001 en el marco de la reestructuración de los
grupos de investigación promovida por los órganos rectores de
Los
responsables del grupo, ya venían
participando como investigadores en el Grupo de Automática e Informática
Industrial (GAII) desarrollando una actividad de I+D+i de 15 años de duración,
en estrecha colaboración con diversas empresas pertenecientes al tejido
industrial de
Actualmente
el grupo, desarrolla su tarea investigadora en el marco del Instituto de
Investigación Universitario de nombre Instituto de Automática e Informática
Industrial en
El
grupo y el Instituto se integran dentro de la infraestructura de
El
grupo consta de: 5 investigadores doctores y 1 becario de investigación.
Las
líneas de investigación del grupo junto al investigador responsable de las
mismas son:
-
Supervisión
Inteligente,
-
Supervisión
y diagnóstico de sistemas automáticos,
-
Sistemas
de eventos discretos,
-
Sistemas
Híbridos de Control,
-
Diagnóstico
de Fallos basado en modelos de eventos discretos,
-
Fiabilidad
de sistemas de control y sistemas eléctricos de potencia,
-
Control
de sistemas electrónicos de potencia,
-
Control
de sistemas de generación dispersa y renovable,
-
Diagnóstico
de fallos intermitentes
Proyectos
y Contratos de investigación más relevantes de los últimos años:
-
“Diagnóstico
de fallos en sistema híbridos”, Ministerio de Ciencia y Tecnología. 1-1-2004
HASTA: 31-12-2006. IP. Francisco Morant Anglada
-
“Diagnóstico
de Fallos Intermitentes en Sistemas Automáticos de naturaleza compleja e
híbrida.” DPI2006-08368. Ministerio de Educación y Ciencia. 12-9-2006 HASTA:
12-9-2009. IP: Emilio García Moreno.
-
“Desarrollo
de un sistema para la automatización, monitorización y control de una línea de
fabricación flexible de objetos decorativos de cristal”, contrato con FUSING
ART, S.L. 2006-2007. IP: García Moreno, Emilio.
-
“Análisis
preliminar del proceso productivo de silestone y acotaciones para la redaccion
de la memoria de un proyecto para la monitorizacion y control de dicho proceso
asi como la de un sistema de diagnostico
de fallos en las actividades criticas”. contrato con Cosentino S.A. 2004-2005.
IP: Morant Anglada, Francisco.
Artículos
de investigación publicados en congresos
·
García,
E. Morant F., Mascarós V, Quiles E., Correcher, A. PETRI NET PLACE ASSOCIATED
TO A CONTINUOUS OR DISCRETIZED CONTROL ALGORITHM. IFAC
Conference on Analysis and Design of Hybrid Systems.
·
Correcher,
A. García, E. Morant, F. Mascarós, V.. Diagnosticadores de fallos
intermitentes. XI Congreso
Latinoamericano de Control Automático. Informática 2004.
·
Correcher,
A. García, E. Morant, F. Mascarós, V. CARACTERIZACIÓN DE FALLOS INTERMITENTES
MEDIANTE DIAGNOSTICADORES. XI Congreso Latinoamericano de Control Automático.
Informática 2004.
·
Correcher, A. García, E. Morant, F. Quiles, E.
INTERMITTENT FAILURE DIAGNOSIS BASED ON DISCRETE EVENT MODELS. 7’th Workshop On
Discrete Event Systems WODES04. Reims.
(Francia). 2004
Artículos
de investigación publicados en revistas:
·
Correcher; E. Garcia; F. Morant; E. Quiles. DIAGNÓSTICO DE FALLOS INTERMITENTES:
UN ENFOQUE BASADO EN MODELOS DE EVENTOS DISCRETOS. Comité Español de Automática
(CEA-IFAC). 'RIAI: Revista Iberoamericana de Automática e Informática
Industrial' (ISSN: 1697-7912). VOLUMEN: 2 (nº3), PÁGINAS: 61-73. 2005
·
E.
García; A. Correcher; F. Morant; E. Quiles; R. Blasco. Modular Fault
Diagnosis Based on Discrete Event Systems. Springer Science + Business Media
Inc. Discrete Event Dynamic Systems: Theory and Applications (ISSN: 0924-6703).
VOLUMEN: 15 (nº3).
PÁGINAS: 237-256), 2005
·
E.
García; A. Correcher; F. Morant; E. Quiles; R. Blasco. Centralized
Modular Diagnosis and the Phenomenon of Coupling. Springer
·
E.
Quiles; A. Correcher; E. Garcia; F. Morant, Influencia de la cogeneración en la
operación de la red de distribución de energía eléctrica, Centro de Información
Tecnológica. Información Tecnológica (ISSN 0716-8756). VOLUMEN: 15, PÁGINAS: 43
– 49, 2004.
·
Eduardo
Quiles; C. Roldán; A. Correcher; E. García, Estrategias para la mejora de la
confiabilidad del sistema de distribución de energía eléctrica. Centro de
Información Tecnológica. Información Tecnológica (ISSN 0716-8756). VOLUMEN: 14. PÁGINAS: 101 – 106, 2003.
E.6) Grupo de Sistemas
Dinámicos, Aprendizaje y Control (SISDAC) de
El grupo de Sistemas
Dinámicos, Aprendizaje y Control (SISDAC) de
El Grupo nació en 1993 bajo el nombre de Grupo de Redes Neuronales y tomó su
nueva denominación el año 2005. En la actualidad, sus líneas de investigación
comprenden, entre otras, la adaptación, aprendizaje y diagnóstico de fallos en
sistemas dinámicos, las redes neuronales artificiales, los sistemas
algebraico-diferenciales, la dinámica de circuitos eléctricos no lineales, la
teoría de muestreo y los sistemas de control avanzado.
A lo largo de su historia el Grupo ha participado
aproximadamente en una decena de proyectos tanto del Plan Nacional como de
- Identificación
de sistemas complejos y procesos inductivos para control y diagnóstico de
fallos. BFM2000-1475. 2000-2003, MCT
- Diagnóstico
de fallos en sistemas dinámicos con censuras, incorporando modelos
neuronales. BFM2003-02960. 2003-2004, MCT
- Identificación
de cambios estructurales en sistemas dinámicos con información parcial.
MTM2004-05316. 2004-2007, MEC
- Detección
de anomalías en sistemas dinámicos. R05/11076. 2006, UPM
En ese contexto, se han dirigido media docena de
tesis doctorales y se han publicado aproximadamente una treintena de artículos
en revista, así como más de medio centenar de artículos en congresos. Entre
ellos, cabe destacar:
- Fault Detection and Isolation via Continuous
Times Statistics. Tesis
Doctoral de Ángela Castillo. UPM,
2006.
- Parametric Fault Diagnosis in stochastic
dynamical systems. U. Münz and P. J.
Zufiria. XIX Cedya/IX Congreso de Matemática Aplicada, 2005.
- Fault detection and isolation scheme in
continuous time nonlinear dynamical systems. Á. Castillo, P. J. Zufiria, M. Polycarpou, F.
Previsi and T. Parisini. SAFEPROCESS, 2003.
- A Fault Diagnosis scheme in continuous time
nonlinear stochastic dynamical systems. Á Castillo and P. J. Zufiria. CIMCA, 2003.
E.7)
INSTITUTO DE AUTOMÁTICA INDUSTRIAL, IAI,
del CSIC, Madrid
El
GAMHE (http://www.iai.csic.es/users/gamhe/)
es el grupo de investigación del Consejo Superior de Investigaciones
Científicas (CSIC), dedicado a la automatización de los procesos de fabricación
a alta velocidad, dentro del Instituto de automática Industrial (IAI).
Desde
hace dos décadas, las investigaciones relacionadas con el perfeccionamiento de
la máquina-herramienta como punto neurálgico de la fabricación y la aplicación
de las técnicas de Inteligencia Artificial en la supervisión y control, se
palpan en los importantes desarrollos de los primeros CNC fabricados en España
a principios de los años 80.
Revisando
la actividad del Grupo en los últimos años, a partir de 1994 los trabajos se
intensificaron enfocados fundamentalmente hacia la aplicación de técnicas de
inteligencia artificial al control y modelado del proceso de mecanizado. Se
destacan los trabajos relacionados con la caracterización y los ensayos de
vibraciones auto-excitadas, el diseño y síntesis de un regulador borroso basado
en una tabla de búsquedas y los estudios comparativos con reguladores lineales.
En
los dos últimos años, los trabajos de investigación se han dirigido hacia la
integración de la supervisión borrosa y el control jerárquico borroso con
vistas a optimizar el proceso de mecanizado. Los grandes logros alcanzados en
la integración de sistemas de medición robustos junto con la aplicación de las
técnicas de control borroso y redes neuronales, han recibido el reconocimiento
de la comunidad científica internacional. Este reconocimiento está avalado por
la selección de uno de nuestros trabajos para su publicación en una edición
especial de la revista IEEE Transactions on Control Systems Technology (Control
Systems Society) dedicado a los últimos avances en la industria de fabricación.
Otras publicaciones en prestigiosas revistas como Computers in Industry
(Elsevier Science) corroboran estos resultados positivos.
En
los últimos cinco años se han desarrollado varios proyectos de investigación.
El proyecto SISCOMHE, financiado por
-
Algoritmos
para el control adaptativo robusto de procesos electromecánicos complejos.
-
Caracterización
del proceso de arranque de viruta.
-
Revisión
de algunos de los trabajos más significativos en el tema de la monitorización y
el control del mecanizado.
-
Algoritmos
y programas que permiten modelar sistemas Múltiple Entrada-Simple Salida
utilizando las redes neuronales artificiales y el agrupamiento borroso.
-
Modelos
del proceso de mecanizado para el control adaptativo del proceso.
-
Método
de diseño y síntesis de un controlador jerárquico inteligente.
-
Análisis
dinámico de los reguladores borrosos, que propone una nueva estrategia basada
en el Criterio de los Círculos.
-
Análisis
comparativo de numerosos sensores y su impacto en el entorno industrial.
-
Ensayos
reales en el entorno industrial de algoritmos de control basados en 9 y 49
reglas y varios métodos de inferencia.
-
Mejora
de numerosos índices industriales (reducción del tiempo de mecanizado,
incremento de la vida útil de la herramienta de corte, entre otros).
Estos
resultados permitieron emprender nuevas acciones de investigación y desarrollo
involucrando de forma directa al sector industrial español, que se han
concretado en varios proyectos de investigación aplicada. El proyecto PETRI
“Desarrollo e Implantación de un Sistema de control de Esfuerzo de corte y
Compensación de Deformaciones Térmicas (COCOM) (95-0336-OP)” permitió obtener
resultados muy positivos. Se ha desarrollado durante el año 2002 un primer
prototipo para una fresadora convencional.
De
igual modo, el Grupo GAMHE está actualmente desarrollando cuatro proyectos
PROFIT del Plan Nacional (2001-2003) aprobados dentro de la acción estratégica
de mecanizado a alta velocidad.
Asimismo,
se participó de forma muy activa en
Desde
el punto de vista de la cooperación internacional, el Grupo participa en
Las
relaciones también son muy sólidas en el ámbito iberoamericano a través de
En
el año 2000, al grupo GAMHE se le concedió el Proyecto “Máquina Herramienta:
Control y Supervisión Inteligentes” (MHECOS), estando involucrados como entes
promotores observadores las empresas DANOBAT y SORALUCE.
En
la actualidad, el Grupo centra su investigación en el desarrollo de nuevos
sistemas de control y monitorización para el mecanizado a alta velocidad y
continúan las investigaciones en el tema del control jerárquico inteligente y
la supervisión de procesos de mecanizado convencionales.
Concretamente,
para el desarrollo de este proyecto se parte de unos primeros resultados del
equipo solicitante dentro del proyecto AFAVE (DPI 2003-07798-C04-01). En cuanto
a rugosidad y calidad superficial, se ha presentado ya un primer estudio sobre
los factores que afectan el acabado en los procesos de mecanizado. Por otra
parte, a través de los proyectos DISTTER (FIT-020500-2004-236) y VIBRAMILL
(CIT-020500-2005-34), se han realizado estudios para el desarrollo de técnicas
de supresión del retemblado incipiente en los procesos de fresado a alta
velocidad, y se ha desarrollado un dispositivo portátil capaz de identificar el
estado del cabezal en máquinas-herramienta de alta velocidad a través de un
estudio de severidad de vibración.
En
cuanto al control adaptativo en-proceso, tomando como base nuestra experiencia
en los anteriores proyectos, se han propuesto nuevas ideas, protegidas a través
del Sistema Español de Patentes y Marcas. En estas publicaciones se propone un
nuevo método de control y dispositivo adicional de control para máquinas con
Control Numérico, cuyo principal objetivo es el de mejorar la productividad de
las máquinas-herramienta a través del desarrollo de un nuevo algoritmo de
control adaptativo y un dispositivo par su realización.
El
Grupo también posee experiencia en el diseño y desarrollo de sistemas de
control basados en técnicas híbridas de Inteligencia Artificial. Nuestros
últimos resultados acaban de ser presentados en el “2005 ASME International
Mechanical Engineering Congress” en USA. Además, están pendientes de
publicación otros resultados, en revistas de IEEE y Elsevier.
En
resumen, las publicaciones del grupo en los últimos cuatro años serían:
- 10 artículos en revistas (en JCR),
- 10 artículos en otras publicaciones
(no JCR),
- 24 ponencias en congresos
internacionales y nacionales.
E.8) Fundación CARTIF, Valladolid
El
area de Diagnóstico Industrial de la fundación CARTIF se encuentra integrada en
E.8) Tekniker, Guipúzcoa
TEKNIKER
es un centro de investigación en tecnología aplicada y constituido
jurídicamente como fundación privada sin ánimo de lucro, cuya misión es la de
contribuir a incrementar la capacidad de innovación del tejido industrial para
mejorar su competitividad a través de la generación y aplicación de la
tecnología y el conocimiento.
El
centro tecnológico TEKNIKER está especializado en las Tecnologías de
Fabricación (“Manufacturing”, en el contexto internacional y Diseño y
Producción Industrial en la nomenclatura más próxima), es decir: en todo lo
relacionado con el producto, proceso, medios de producción (maquinaria),
manipulación (bienes de equipo) y gestión integral del ciclo de vida del
producto.
Tekniker
está involucrado en distintos aspectos de los sistemas de fabricación:
A.-
INGENIERIA DE PRODUCCION (SISTEMAS DE FABRICACIÓN)
El área de Sistemas de Fabricación
aborda la problemática relacionada con los sistemas productivos desde el punto
de vista de control de alto nivel, monitorización y aseguramiento de servicio.
Los proyectos y productos ofertados incluyen:
·
Control
de sistemas: aplicaciones configurables para la parametrización del proceso y
captura de datos del mismo, gestión de FMS, Gestión de programas de CNC y
personalización de CNC.
·
Monitorización de procesos: orientado
a control adaptativo, aprendizaje, puesta en marcha y seguridad. Este es el
subárea que participará en la red.
·
Sistemas
de gestión de SAT: ayuda en la resolución de incidencias, acceso remoto a
información de máquina, vigilancia de condiciones de funcionamiento,
mantenimiento predictivo.
Las tecnologías necesarias para dar
respuesta a esas demandas abarcan las relacionadas con el control de procesos,
automatización, tratamiento de la señal, comunicaciones industriales,
inspección, etc.
A ello se une el conocimiento en otras
tecnologías que permiten la definición y desarrollo de nuevas aplicaciones que
requieran de Interfaces inteligentes, Biometría, implantación sobre sistemas
embebidos, aprendizaje en base a la experiencia, etc.
B.-
PROCESOS DE FABRICACION
Este grupo de investigación atiende,
con un planteamiento amplio, a la problemática de la transformación de los
materiales, convencionales y avanzados, con particular énfasis en la mejora del
comportamiento y apariencia superficial, tanto de las herramientas y útiles de
producción como de los productos finales. Son pues ámbitos tecnológicos de
investigación y desarrollo, y de aportación de soluciones a la industria:
·
Las
tecnologías de superficies en su acepción más amplia.
·
La
oferta integral en deposición física de
recubrimientos en fase vapor (PVD), tanto en lo que toca al dominio de los
procesos y nuevas composiciones de las capas, como en lo correspondiente al
diseño y construcción de cámaras y sistemas.
·
La
tribología, ciencia y tecnología del desgaste y la lubricación.
·
La
creación de nuevas formulaciones de lubricantes y combustibles biodegradables y
de producción sostenible.
·
El
mantenimiento y
·
Los
procesos de mecanizado, convencionales y no convencionales, de alto
rendimiento.
Sus líneas de investigación son:
Sistemas
Inteligentes / Inteligencia Artificial: en general actividades relacionadas con
la gestión y control de máquinas y de los sistemas de producción para obtener
los niveles deseados de funcionalidad, fiabilidad y disponibilidad, basados en
la aplicación de tecnologías de Inteligencia Artificial como redes bayesianas,
redes neuronales, lógica difusa, aprendizaje automático, CBR,..
Como
aplicaciones se pueden considerar predicción, diagnóstico, monitorización
basada en la fusión de sensores, gestión y control de los sistemas de
producción, …
Proyectos en los que está involucrado relacionados con la
temática de la Red :
- MEDECOTHER (BE-3545): Measure design and
compensation for thermal deformations
- DIAMOND, Diagnosis and monitoring for Machine
Tools integrated in advanced CNCs (BE-4886)
- SIMON (EP-22417) and IMS-SIMON (IMS26504): Sensor
fused intelligent monitoring system for machining.
- ARKUNE
en MARGUNE: Detección on line de rebaba en el proceso de taladrado de
aluminio aeronáutico.
- LASMAT,
Intek (GV) Implantación del Proceso de recuperación de moldes, troqueles y
matrices mediante láser cladding (monitorización del proceso con cámara de
visión.)
- CLADDOP,
Profit Automatización del Proceso de recuperación de moldes y matrices
mediante láser cladding (monitorización mediante la integración de
diferentes sensores: cámara de visión, sensor de potencia, temperatura,..)
- MINICON. (EC-5PM-Growth). Minimum size, minimum
cost maximum benefit condition monitoring system. Desarrollo de algoritmos de diagnóstico de fallos a través de redes
bayesianas.
- DYNAMITE
(EC-6PM-Conjunta NMP-IST). Dynamic maintenance. Desarrollo de tecnologías
hardware (smart tags, sensores, comunicaciones) y software (web semántica)
para nuevos escenarios de mantenimiento.
- TATEM
(EC- 6PM- Aeroespacio) Tecnologías y técnicas para nuevos conceptos de
mantenimiento. Realización de algoritmos de predicción para soporte de
actuaciñon del personal de tierra.
2.-
Justificación del presupuesto solicitado (para todas las modalidades)
Explique
el presupuesto total de la actuación y el presupuesto que solicita. Relacione
otras fuentes previstas de financiación y cantidades aportadas o comprometidas;
cuotas de inscripción y relación de ingresos y gastos previstos en caso de
reuniones y congresos; aportación de la propia entidad solicitante.
En
caso de haber solicitado otras ayudas para esta actuación y estar pendientes de
su resolución, indique la entidad potencialmente financiadora, la cantidad
solicitada y una estimación de la fecha en que se podrá conocer la decisión.
En el caso de proyectos internacionales (modalidades
g) y h)) deberá justificar detalladamente el presupuesto solicitado en todos
sus apartados.
Material
Inventariable: 1.500 euros
·
PC de gama alta para almacenar toda la información
de
Para desarrollar y mantener de forma suficiente el
entorno web de servicio a la red, será necesario disponer de un equipo de
última generación que pueda actuar como servidor de páginas web y además
disponga de un gestor de Bases de Datos eficiente para almacenar, consultar y
recuperar los artículos.
Material
Fungible: 1.500 euros
·
Gastos reprografía documentación para reuniones de
·
Gastos en fotocopias/encuadernación para documentos
de
En las dos últimas ediciones de
·
Gastos asociados a edición de folletos de la red,
publicidad en congresos, etc.
o 600 euros
Además, será necesario hacer publicidad de
Viajes
y Dietas: 28.000 euros
·
500 € x investigador x grupo de investigación para
asistencia a Reuniones de
o 300 € para
viaje
o 200 € para
alojamiento y dietas, según precios UVA
§ 500 x 10
grupos x 2 años = 10.000 euros
·
500 € x investigador x grupo de investigación para
asistencia a reuniones bilaterales, con el fin de solicitar proyectos
conjuntos.
o Se asumen 1
reunión financiada por grupo y año: 500
x 10 x 2 = 10.000 euros.
·
Profesionales o profesores invitados:
o 2000 euros x
2 invitados x 2 años: 8.000 euros
El objetivo es realizar, al menos, una reunión
presencial de los miembros de
En los dos últimos años se han realizado varios
eventos para la difusión de las técnicas de Diagnosis, entre ellos
Otros
gastos: 1.500 euros
·
Becas para asistencia alumnos en Escuela de
Diagnosis:
o 1500 euros
por año: 1500 euros