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Título: Diagnóstico de Fallas en Sistemas LPV Basado en Observadores Intervalares
Autor: Colin Castillo, Jorge Yusef
metadata.dc.subject.other: Esquemas de detección, diagnóstico de fallas, modelo no lineal, observador TNL, Desigualdades Matriciales Lineales (LMIs), sistema Metzler
Data: 2024-08-29
Editora: Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Descrição: En este trabajo de investigación se presenta el desarrollo de diferentes esquemas de detección y diagnóstico de fallas, el cual es aplicado a un sistema robótico de articulación flexible de un solo eslabón. Para realizar los esquemas de detección y diagnóstico de fallas se utilizó un modelo no lineal de un robot de articulación flexible de un solo eslabón que presenta de forma general el comportamiento dinámico del desplazamiento angular del motor, velocidad angular del motor, desplazamiento angular del eslabón y la velocidad angular del eslabón. Debido a que los esquemas propuestos en este tema de tesis se basa en la teoría de sistemas lineales. Se utiliza una representación de sistemas lineales de parámetros variantes (LPV), considerando que el modelo no lineal trabaja en diferentes puntos de operación. Para el diseño del esquema de detección de fallas intervalar se utiliza una estructura de observador TNL la cual es un observador Luenberger modificados (donde T, N y L denotan las matrices de ganancias utilizadas en esta estrategia). Para determinar las ganancias del observador se utiliza el enfoque de Desigualdades Matriciales Lineales (LMIs) considerando una restricción paramétrica de la matriz del sistema Metzler. El esquema de detección de fallas propuesto se considera robusto debido a las estimaciones intervalares las cuales generan un umbral natural generado por las acciones de entradas exógenas. Para el diseño del esquema de diagnóstico de fallas intervalar se utiliza una estructura proporcional eneralizada, la cual cuenta con múltiples grados de libertad (N, J, H, T y D) que permiten realizar la estimación a intervalos de estados y fallas. Para determinar las ganancias del observador se utiliza el enfoque LMIs considerando una restricción de sistemas positivos mediante la matriz del sistema Metzler, para asegurar la estabilidad y mitigar el efecto de las incertidumbres en las estimaciones de estados y fallas se utiliza la función cuadrática común de estabilidad entrada-estado (ISS) junto con la función de Lyapunov. Finalmente, los esquemas de detección y diagnóstico de fallas se evaluaron en la plataforma de Matlab versión (2020b) con el toolbox YALMIP-SEDUMI, en la cual se elaboraron diferentes escenarios de fallas.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
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