The proposal presented in this thesis is to provide designers of knowledge based supervisory systems of dynamic systems with a framework to facilitate their tasks avoiding interface problems among tools, data flow and management.The approach is thought to be useful to both control and process engineers in assisting their tasks. The use of AI technologies to diagnose and perform control loops and, of course, assist process supervisory tasks such as fault detection and diagnose, are in the scope of this work. Special effort has been put in integrationof tools for assisting expert supervisory systems design. With this aim the experience of Computer Aided Control Systems Design (CACSD) frameworkshave been analysed and used to design a Computer Aided Supervisory Systems (CASSD) framework. In this sense, some basic facilities are required to be available in this proposed framework:· / ion Tools, for signal processing,representation and analysis to obtain significative information.· To deal with process variables, measures or numerical estimations, and expert observations, with uncertainty and imprecision.· Expert knowledge representation at different levels by using a rule-based system or simple qualitative relations.· Modularity and encapsulation of data and knowledge would be useful for structuring information.· Graphical user interface to manage all those facilities in the same environment as actual CACSD packages.Several tools from the AI domain have been added as Simulink ToolBoxes to deal with abstracted information, qualitative relationship and rule-based ES. Simple and intuitive qualitative relationship can be implemented by means of ablock-based qualitative representation language called ALCMEN. An ES shell, called CEES, has also been embedded into MATLAB/Simulink as a block toallow modularisation and partition of large expert KBs. Finally, the numeric to qualitative interfaces is performed by a set of algorithms, called abstraction tools, encapsulated also in Simulink blocks. The functionality of the wholeframework is able due to the use of object oriented approach in the development and implementation of those tools.In this thesis an attempt is undertaken to make steps towards integration of tools for expert supervision, including once for qualitative and symbolic data representation and management and symbolic knowledge processing. The main research objectives of this work include the following points :1. Incorporation of object-variables into classical numerical data processing system. The aim is to allow structural qualitative and symbolic knowledge representation. Complex information is encapsulated in a single source/sink structure, called object-variable, providing methods for knowledge access and processing.2. Implementation of selected particular tools for qualitative and symbolic knowledge representation and interfacing. Higher abstract level information processing based on the introduced object-variables.3. Embedding an object oriented rule-based expert system into a classical CACSD framework in order to provide high level knowledge processing facilities based on the domain of expert knowledge, heuristics, and logic.The object approach forces engineers to structure knowledge becoming highly locatable, modular and encapsulated. This features are very important to getexpert supervisory system design closer to process. The objective is to approach design tools to process engineers avoiding extra-time in learning application functionality and interfacing process variables and design tools. Thus, objects are used in the process variables descriptions as sources of information, encapsulating tools to provide significant (qualitative or numerical) information. Object oriented features will permit to divide large KBs into smaller ones to deal with complex systems adopting distributed solutions. Consequently, ES becomes more specialised, maintainable, and easier to validate.

L'objectiu general d'aquest treball és trobar i mostrar una eina que permeti obtenir unarepresentació dels senyals procedents de sistemes dinàmics adequada a les necessitatsdels sistemes de Supervisió Experta de processos. Aquest objectiu general es pot subdividir en diverses parts, que són tractades en els diferents capítols que composen el treball i que es poden resumir en els següents punts:En primer lloc, cal conèixer les necessitats dels sistemes de Supervisió: La gran quantitat de dades que provenen dels processos fa necessari el tractament d'aquestes dades per obtenir-ne d'altres, més elaborades, amb un nivell més elevat de representació.La utilització de raonament qualitatiu, pròpia dels éssers humans, comporta la necessitat de representar simbòlicament els senyals, de traduir les dades numèriques en símbols.La Supervisió de sistemes dinàmics comporta que el temps sigui una variable fonamental, la asincronia dels esdeveniments significatius per a la Supervisió fa que les representacions més adequades i útils dels senyals siguinasíncrones. Finalment,l'ús dels coneixements experimentals en la Supervisió dels processos comporta que les representacions més naturals siguin les més útils.Aquestes necessitats fan de la representació dels senyals mitjançant episodis l'eina amb més possibilitats per assolir els objectius que es volen assolir. Per això, es presenta un formalisme que permet descriure i incloure-hi la formalització i les diferents aproximacions a aquest tipus de representació ja existents i, al mateix temps, augmentar-ne la significació a través de característiques dels senyals que noes tenen en compte en les aproximacions ja existents.El següent pas és aprofitar el nou formalisme per obtenir una nova representació amb un grau més gran de significació, cosa que s'aconsegueix representant explícitament les discontinuïtats i els períodes estacionaris o d'estabilitat, moltsignificatius en Supervisió de processos.Un problema sempre present en el tractament de senyals és el soroll que els afecta. Per aquest motiu es presenta un mètode que permet filtrar el soroll de manera que les representacions resultants quedin afectades el mínim possible per aquest tractament.Finalment, es presenta l'aplicació en línia de les eines descrites. La representació en línia dels senyals comporta el tractament de la incertesa inherent al coneixement parcial del senyal (un episodi no pot ser determinat i caracteritzat completament fins que no s'acaba). L'obtenció de resultats amb determinats graus de certesa és perfectament coherent amb la seva utilització posterior mitjançant Sistemes Expertso altres eines de la IA. Totes les aportacions del treball vénen acompanyades d'exemples i/o aplicacions que permeten observar-ne la utilitat i les limitacions.