A lo largo del tiempo una innumerable cantidad de daños en estructuras se produjeron debido a problemas en sus funda-ciones. Al momento de detectarlos, no siempre fue posible llegar a una solución satisfactoria, disminuyendo sensiblemen-te su vida útil y en algunos casos extremos llegando al colapso de la misma. En esta tesis, inicialmente se diseñan y analizan con métodos numéricos, plateas rectangulares y circulares teniendo en cuenta parámetros mecánicos, apoya-das sobre terrenos elásticos, y considerando la reacción del terreno como lineal y no lineal. Se considera el aporte mecáni-co del pretensado en plateas y en vigas de fundación elásti-ca. Posteriormente, se desarrollan técnicas para la detección, localización y cuantificación del daño en fundaciones, apoya-das sobre un terreno elástico y/o elastoplásticos, utilizando modelos numéricos, con fisuras discretas, y fisuras distribui-das, resueltos con el Método de los Elementos Finitos. Se utilizan parámetros estáticos tales como los Desplazamientos Verticales, diferencia entre Desplazamientos Verticales y Curvatura de la Elástica y parámetros dinámicos, tales como variación de Frecuencias y Respuesta en Frecuencias. Asimis-mo, se presenta una aplicación para la detección, localización y cuantificación de la fisura, mediante la resolución del Proble-ma Inverso, aplicado a vigas de fundación apoyadas sobre un medio elástico, mediante un método numérico. Se analiza el caso de la corrosión de armaduras bajo tensión de tracción de las mismas, mediante la realización de modelos físicos a escala, sometidas a un proceso de corrosión acelerada en distintas zonas de las vigas. A los efectos de correlacionar el deterioro producido, con su respuesta ante acciones exter-nas, se realiza el seguimiento del proceso de fisuración del hormigón, determinando el Potencial de Corrosión, en distintos puntos de las vigas y midiendo la Velocidad de Propagación de Impulsos Ultrasónicos. Por último, en lo referente al refuerzo y reparación de vigas de fundación se trabaja con láminas de materiales compuestos, modelados con el Método de los Elementos Finitos, evaluando el mejoramiento que estos re-fuerzos le proveen al elemento estructural cuando se varía la cantidad y ubicación de los mismos. / Countless instances of structural damage have occurred over time, due to problems with foundations. It was often impossible to come to a satisfactory solution at the time of detection, whith the result of a substantial decrease in structure lifetime, or in its total collapse in extreme situations. In this paper, circular and rectangular concrete plates with diverse aspect ratios are designed and analyzed, lying on elastic foundations, and taking into account mechanical parameters of plates sitting on elastic grounds, assessing linear and non-linear ground reactions. The mechanical contribution of prestressing procedures to plates and elastic foundation beams is considered. Several techniques are next developed for damage detection, location and quantification, in foundation structures lying on elastic and/or elastoplastic grounds, using numeric models with discrete cracks and scattered cracks, solved by means of the Finite Elements Method. Static parameters are used, such as Vertical Displa-cement, Vertical Displacement Difference, Elastic Curvature, as well as dynamic parameters, such as Frequency Variation and Frequency Response. An application is hereby presented for fissure detection, location and quantification in foundation beams lying on an elastic medium, by means of a numerical method and the Inverse Problem. Corrosion of pre-tensed reinforcement bars is analized by means of scaled physical models subjected to accelerated corrosion in several areas of the beams. To correlate the resulting decay to external static actions, the fissuring process of the concrete is assessed by determining the Corrosion Potential at several points of the beams, measuring as well the Propagation Velocity of Ultra-sound Impulses. Finally, on the subject of strenghtening and repair of foundation beams, work is done with sheets of composite material which are modeled with the Finite Elements Method, evaluating the improvement provided to structural elements by diverse amounts and locations of reinforcements.

Ingeniero Civil Eléctrico / En la actualidad, la supervisión de procesos necesita ser cada vez más eficiente. Hoy en día se cuenta con múltiples sensores en cada proceso, los cuales entregan información de algún estado/variable del mismo. Al analizar esta información, es posible encontrar relaciones entre variables y puntos de operación del proceso. Lo anterior posibilita la construcción de modelos de procesos en base solo a información recaudada de los estados/variables. Esta herramienta de modelación es muy útil cuando no se conoce de manera completa, a nivel fenomenológico, el proceso a estudiar. El presente Trabajo de Titulo está centrado en la realización de modelos para un molino SAG (Semi-Autógeno) en base a estructuras no-paramétricas de similitud. En primer lugar, se desarrolla un algoritmo para la generación de modelos de similitud usando un enfoque basado en los residuos (diferencia entre el valor real y el valor estimado). Posteriormente, se desarrolla una metodología para estimar variables usando modelos de similitud, la predicción de ellas y un posterior análisis de escenario usando un modelo de predicción. Al momento de generar un modelo para estimar las variables controladas usando datos históricos reales de un molino SAG, se observa que el modelo creado cumple con los criterios de validación. Posteriormente, usando los mismos datos, se procede a crear un modelo de predicción, con el fin de generar un análisis de posibles futuros escenarios. Los resultados muestran que en el nuevo escenario propuesto, se obtiene un mejor desempeño energético del molino SAG estudiado. Por otro lado, se genera un modelo para la detección de anomalías usando una base de datos con una anomalía identificada. Los resultados de esta modelación muestran que se detecta exitosamente la anomalía en la base de datos. Se propone a futuro, desarrollar una herramienta que sea capaz de realizar un pronóstico, estimando las variables independientes para una mejor predicción de las variables controladas.

Ingeniero Civil Electricista / Debido al constante aumento en los estándares de producción y calidad, así como las exigencias impuestas por estrictas normativas ambientales y de seguridad, existe en la industria moderna la necesidad de incrementar la eficiencia y complejidad de los sistemas de control asociados. Sin embargo, existen perturbaciones que no pueden ser eficazmente manejadas por los controladores a menos que exista una adecuada caracterización del modo de operación. He ahí la necesidad de incorporar sistemas de monitoreo para detección y aislamiento de anomalías que pudiesen condicionar el funcionamiento del proceso. En este sentido, el objetivo general de este trabajo es diseñar e implementar un sistema supervisor en línea con modelos basados en similitud (SBM) que permita la detección y el aislamiento de anomalías en procesos industriales multivariados y en particular, en el caso de una turbina a gas natural. El diseño del sistema supervisor incluye una etapa preliminar fuera de línea y de tres etapas que operan en tiempo real. La etapa preliminar corresponde al análisis del proceso en estudio y de los modos de falla de interés, así como la generación de los modelos SBM que serán utilizados en la etapa de implementación en línea. A través de esta metodología de estudio de eventos se determinan las variables más relevantes en cada anomalía con el fin de optimizar el procedimiento de generación de modelos. Las etapas asociadas a la implementación en línea se han denominado fases . Fase I genera una señal de alarma si la salida estimada por un modelo clasificador SBM, diseñado en la etapa preliminar, supera un umbral determinado en la etapa preliminar. Si se produce una alarma, entonces se ejecuta la Fase II que determina el vector de residuos entre las salidas medidas y las salidas estimadas por el modelo SBM, para cada posible anomalía en gestación. Fase III calcula el indicador de Hotelling de cada vector de residuos. Se genera una alarma de anomalía si este indicador supera un umbral determinado en la etapa preliminar. Este sistema es aplicado en una turbina a gas natural para el estudio de dos anomalías que ocasionan una disminución significativa en la potencia: (i) temperatura de un álabe fuera de rango (Anomalía #1) y, (ii) suciedad excesiva en el compresor (Anomalía #2). Los porcentajes de detección de las Anomalías #1 y #2 son 96% y 76%, respectivamente. Estos porcentajes se estiman en función del número de datos. Debido al tamaño de los conjuntos de datos disponibles, es imposible en esta aplicación utilizar probabilidades para caracterizar al sistema supervisor. Las principales ventajas de disponer de este sistema supervisor son: (1) con una metodología de estudio de eventos, se obtienen aquellas variables que son más relevantes en cada anomalía, (2) con la Fase I se logran descartar del análisis aquellas observaciones que representan un modo normal de operación y (3) a través de señales binarias Normal o Alarma se logra centralizar la información que entregan todos los modelos.

La detección de anomalías en procesos industriales es un tema de alto impacto que ha sido analizado y estudiado en diversas áreas de la ingeniería e investigación. La mayor parte de los métodos de detección actualmente disponibles posibilitan el estudio de las irregularidades encontradas en el historial de un proceso, ayudando a extraer información significativa (y a veces crítica) en una amplia variedad de aplicaciones, y convirtiéndose de este modo en parta fundamental e integral de esquemas de reducción de costos tanto humanos como económicos en la industria contemporánea. El objetivo general de este trabajo es desarrollar e implementar un enfoque modular de detección de anomalías, aplicable a procesos industriales multivariados y fundado en el análisis de residuos generados a partir de modelos no paramétricos basados en similitud (similarity-based modeling, SBM). La herramienta consiste principalmente de un sistema de generación automática de modelos SBM, una metodología de estudio de eventos y un algoritmo estadístico de detección. El trabajo realizado se enmarca en un proyecto de colaboración conjunta entre las empresas CONTAC, INGENIEROS LTDA. y ENDESA-CHILE. Gracias a esto, ha sido posible evaluar el sistema propuesto utilizando datos de operación correspondientes a una central termoeléctrica de ciclo combinado perteneciente a la segunda empresa ya mencionada. Las comparaciones en cuanto al desempeño del sistema de modelación implementado permiten concluir que el algoritmo es capaz de generar una representación más apropiada del proceso, basado en el error obtenido con la técnica de modelación SBM, la cual es cercana al 25% del error obtenido con la técnica de modelación lineal en los parámetros. Además, la metodología de estudio de eventos permite detectar correctamente las variables que no aportan al objetivo de detección de un evento en particular, así como también identifica las variables más significativas para lograr tal propósito, reduciendo el número de variables analizadas y con esto, los requerimientos de cómputo de operación en línea. La validación de los resultados entregados por el método de detección de anomalías desarrollado, permite aseverar que la utilización de modelos no-paramétricos tipo SBM, en combinación con la metodología de estudio de eventos y el algoritmo estadístico de detección, resultan eficaces a la hora de generar alarmas y detectar las anomalías estudiadas.