En esta tesis doctoral se presenta la formulación de una nueva técnica para el diagnóstico de fallos en sistemas complejos llamada el Método de Anidamiento Latente. Esta técnica, nace como respuesta a algunas tesis de doctorado predecesoras que contemplan el diagnóstico en relación a los problemas y conceptos de explosión combinacional, descomposición modular y fallos intermitentes dando paso con esta a nuevas técnicas de diagnóstico y supervisión enfocadas hacia el mantenimiento predictivo de sistemas como lo son: el seguimiento del estado o la monitorización de la condición. En relación a esta nueva técnica de anidamiento latente, se utilizan herramientas de modelado como lo son las Redes de Petri y algunas de sus extensiones más importantes como las del tipo Coloreadas e Híbridas las cuales le dan al método su base teórica y matemática. En el contexto de diagnóstico, la metodología ofrece una nueva posibilidad para la detección de fallos en diferentes tipos de sistemas complejos ya sea por su complejidad en cuanto a señales y variables, o a su funcionamiento y aplicación, sin importar que su naturaleza sea discreta, continua o híbrida como en la mayoría de casos complejos. Las diferentes características de la metodología según su diseño e implementación le permiten dar un paso adelante en la resolución de problemas de diagnóstico de manera sencilla y con modelos computacionales rápidos solucionando el paradigma clásico de diagnóstico: detección, aislamiento e identificación. Junto a las formulaciones teóricas y a los modelos realizados en la tesis, se presentan los resultados experimentales y de simulaciones obtenidos en dos sistemas complejos totalmente distintos en su aplicación, que permiten ver la viabilidad del método y su implicación práctica. Estas dos aplicaciones están enfocadas una hacia el diagnóstico de fallos en aerogeneradores (sistemas complejos de gran número de señales distintas), y la segunda al diagnóstico de fallos en semiconductores de potenc / Rodríguez Urrego, L. (2012). Diagnóstico de Fallos en Sistemas Complejos basado en el Método de Anidamiento Latente usando Redes de Petri Coloreadas e Híbridas [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/17461

fallos de redes de transporte de energía eléctrica mediante técnicas de inteligencia artificial, específicamente las implementadas mediante estructuras neuronales artificiales (RNA�s). El primero derivado de la complicación que surge en el diagnóstico de fallos simples y múltiples, al considerar la cantidad enorme de alarmas que se generan ante un evento provenientes del sistema SCADA, donde muchas de estas no están directamente relacionadas al componente fallado, así como también el considerar el crecimiento topológico de la red eléctrica. El segundo derivado de la pérdida en algunos casos de información relevante proveniente del sistema SCADA (estado de interruptores y/o relevadores primarios), dando como consecuencia la emisión de un diagnóstico NO confiable. Respecto al primer problema, se plantea una metodología de diseño para el diagnóstico de fallos mediante estructuras neuronales genéricas, una por cada tipo de componente que conforma a la red de transporte (línea de transporte, transformador, barra), tomando en cuenta exclusivamente las alarmas de los estados de los interruptores y relevadores primarios y/o de respaldo de cada componente. El método propuesto proporciona el diagnóstico tanto para fallos simples como múltiples, en forma independientemente de la cantidad de alarmas generadas, así como del tamaño de la red, no requiere de un configurador de red, y es factible de ser utilizado por los operadores de los centros de control. Respecto al segundo problema se plantea una metodología de diseño mediante estructuras neuronales artificiales tomando en cuenta las señales analógicas y espectros de frecuencia de las corrientes y tensiones de fallo típicos de una línea de transporte las cuales son obtenidas a partir de simulaciones. El método propuesto proporciona el diagnóstico de la línea de transporte, el cual es combinado con el diagnostico emitido previamente (estado lógico de interruptores y relevadores), con la finalidad de hacer más confiable el diagn / Flores Novelo, AA. (2013). Diagnóstico de fallos de redes de transporte de energía eléctrica basado en estructuras neuronales genéricas [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/28977

[EN] This work presents a fault diagnosis method for stochastic discrete event systems without previous model. To achieve this goal, the method identifies the normal behavior from to online input/output system signals. Each signal is discretized through an event generator, so the system is modelled from the language theory. Besides the pure event generation, the method also identifies the time between events, so the normal behaviour language can be modeled with a stochastic, timed, interpreted Petri net which represents only the observed language and avoids the non-determinism. Once the normal behavior has been identified, the diagnostic method compares the identified language with on-line observed language. If there is any deviation, then a fault has been detected. This work presents a diagnoser that is able to use that information to detect the fault and to learn the faulty behavior. The system is modular and it includes tools to locate the fault. The collected information is a good base for an expert to fully diagnose the fault. / [ES] Este trabajo presenta un método de diagnóstico de fallos para sistemas de eventos discretos estocásticos, sin modelo previo. Para lograr el objetivo, el método identifica el comportamiento normal a partir de las señales de entrada / salida (E/S) del sistema obtenidas on-line. Cada señal es discretizada mediante un generador de eventos, así el sistema es modelado bajo la teoría de lenguajes. Además de la generación de eventos, el método también identifica el tiempo entre eventos, de esta manera el lenguaje del comportamiento normal puede ser modelado como una red de Petri, interpretada, temporizada, estocástica; la cual solo representa el lenguaje observado y evita el no-determinismo. Una vez se ha identificado el comportamiento normal, el método de diagnóstico propuesto compara el lenguaje identificado con el lenguaje observado on-line; si hay desviación entre los lenguajes, se ha detectado un fallo. Este trabajo presenta un diagnosticador que es capaz de usar esa información para detectar el fallo y aprender el comportamiento fallido. El sistema es modular y esto incluye herramientas para localizar el fallo. La información recolectada es una buena base para que un experto diagnostique totalmente el fallo. / [CA] Aquest treball presenta un mètode de diagnosi de fallades per a sistemes de esdeveniments discrets estocàstics sense model anterior. Per aconseguir aquest objectiu, el mètode identifica el comportament normal observant les senyals de eixida/entrada en línias. Cada senyal és discretiza amb un generador d'esdeveniment, així doncs, el sistema es modela amb la teoria de llenguatges. A més de la generació d'esdeveniment pura, el mètode també identifica el temps entre esdeveniments, així que el comportament normal es pot modelar amb una Xarxa de Petri estocàstica, temporitzada e intrepretada que representa només el llenguatge observat i evita el no-determinisme. Una vegada que el comportament normal ha estat identificat, el mètode de diagnòstic compara el llenguatge identificat amb el observat en línia. Si hi ha qualsevol desviació llavors una fallada ha estat detectada. El diagnosticador és capaç d'utilitzar aquesta informació per detectar la fallada i per aprendre el seu comportament. El sistema és modular i inclou eines per localitzar la fallada. La informació recollida és una bona base per a que un expert puga plenament diagnosticar la fallada. / Muñoz Añasco, DM. (2015). Identificación y Diagnóstico de Fallos en Sistemas de Eventos Discretos Estocásticos [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/53915

[EN] The present thesis work has been developed around the integration of techniques for the early detection and diagnosis of failures in industrial processes. It has been considered the sequence of the alarms of a fluidized catalytic Cracking Unit and its use in early detection and diagnosis of failures. The specific objectives are listed in the first part of the document and refer to process safety, operational reliability and management of alarms. The aim of this thesis and previous research work is to increase process security and operational reliability and to decrease the number of alarms that are presented to the operators of industrial plants, contributing to the appropriate detection and troubleshooting. First I make a review of the state of the art techniques for the detection and diagnosis of failures and their integration, as well as the search of algorithms to analyze sequences of alarms. Its application is subsequently displayed in a set of data associated with a real failure of a fluidized catalytic cracking plant, to find the sequence of alarms associated with the faults in question. Then I discuss the techniques proposed for integration and the issue of the development of an intelligent software tool for the detection and diagnosis of failures, which is already in operation at the refinery in Barrancabermeja (Colombia). A clear methodology is shown to be able to find sequences of alarms. At the end I reach some valuable conclusions and detailed contributions to the state of the art in the field of detection and diagnosis of failures. During the research work I studied the feasibility of using intervalar models for dealing with uncertainty. I made important findings in this study, and concluded that the use of models (such as the step response) simplified the complexity of the construction of the complete model of a fluidized catalytic cracking unit. It has been used statistical process control (SPC) as a tool to detect symptoms of operational failures. This research developed and proposed the extended fault dictionary as an alternative to the integration of different detection and fault diagnosis techniques. The extended dictionary of failures is a logical framework where symptoms which can detect each technique, along with the hypothesis of failure and the mode of operation of the process that are valid to detect the failure. This framework allows the construction of logical rules through which the process of logical inference can be applied to validate the hypotheses of failure. / [ES] El presente trabajo de tesis se ha desarrollado en torno a la integración de técnicas para la detección temprana y el diagnóstico de fallos en procesos industriales y a las secuencias de las alarmas de una unidad de Cracking Catalítico Fluidizado, y su uso en la detección temprana y el diagnóstico de fallos. En la primera parte del documento se detallan los objetivos específicos y se habla de los temas de Seguridad de Proceso, Confiabilidad Operacional y Gerenciamiento de Alarmas, que dieron origen a esta tesis doctoral. Se muestra como el objetivo de esta tesis y de trabajos de investigación previos es el de incrementar la seguridad de proceso, la confiabilidad operacional y disminuir el número de alarmas que se le presentan a los operadores de plantas industriales, contribuyendo a la apropiada detección y diagnóstico de fallos. Luego se hace una revisión del estado del arte en las técnicas para la detección y el diagnóstico de fallos, y la integración de las mismas, así como de algoritmos de búsqueda para analizar las secuencias de alarmas. Su aplicación se mostrará posteriormente en un conjunto de datos asociados a un fallo real de una planta de Cracking Catalítico Fluidizado, para hallar la secuencia de las alarmas asociada al fallo en cuestión. Posteriormente se habla sobre las técnicas propuestas para la integración y se toca el tema del desarrollo de una herramienta de software inteligente para la detección y el diagnóstico de fallos, que ya se encuentra en operación en la refinería de Barrancabermeja (Colombia). Se muestra una metodología clara para poder hallar las secuencias de alarmas. Al final se llegan a algunas conclusiones valiosas y se detallan los aportes al estado del arte en el tema de detección y diagnóstico de fallos. Durante el trabajo de investigación desarrollado se hizo un estudio de la viabilidad de utilizar modelos intervalares para abordar el tema de la incertidumbre. Se hicieron importantes hallazgos en dicho estudio, y se concluyó que es mejor el uso de modelos simplificados (como el de respuesta escalón) debido a la complejidad que trae implícita la construcción del modelo completo de una unidad de Cracking Catalítico Fluidizado. Se ha utilizado el Control Estadístico de Procesos (SPC) como herramienta para detectar los síntomas de los fallos operacionales sobre los que se ha centrado esta investigación. Esta investigación desarrolló y propuso el diccionario de fallos extendido como alternativa para la integración de diferentes técnicas de detección y diagnóstico de fallos. El diccionario extendido de fallos es un marco lógico donde se pueden plantear los síntomas que permite detectar cada técnica, junto con la hipótesis de fallo y el modo de operación del proceso, en el que son válidos los síntomas para detectar el fallo. Este marco permite la construcción de reglas lógicas a través de las cuales se puede aplicar el proceso de inferencia lógica para validar las hipótesis de fallo. / [CA] El present treball de tesi s'ha desenvolupat al voltant de la integració de tècniques per a la detecció precoç i diagnòstic de fallades en els processos industrials. S'ha considerat la seqüència de les alarmes d'una unitat de craqueig catalític fluïditzat i el seu ús en la detecció precoç i diagnòstic d'avaries. Els objectius específics s'enumeren en la primera part del document i es refereixen al procés de seguretat, fiabilitat de funcionament i gestió d'alarmes. L'objectiu d'aquesta tesi i el treball previ de recerca és augmentar la seguretat del procés i la confiabilitat operativa i disminuir el nombre d'alarmes que es presenten als operadors de plantes industrials, contribuint a la detecció adequada d'avaries i depuració d'alarmes. Primer vaig fer una revisió del estat de l'art per a la detecció i diagnosi de fallades i la seva integració, així com la recerca d'algorismes per analitzar seqüències d'alarmes. La seva aplicació posteriorment es mostra en un conjunt de dades associades a una planta de craqueig catalític fluïditzat, trobar la seqüència d'alarmes associades amb les fallades en qüestió. Llavors vaig parlar de les tècniques proposades per a la integració i del desenvolupament d'una eina de software intel·ligent per a la detecció i el diagnòstic de fallades, que ja està en funcionament a la refineria a Barrancabermeja (Colòmbia). Una metodologia clara es demostra que és capaç de trobar seqüències d'alarmes. Al final vaig arribar a algunes conclusions valuoses i detalle contribucions a l'estat de l'art en el camp de detecció i diagnosi de fallades. Durant el treball de recerca vaig estudiar la viabilitat d'utilitzar models intervalars per tractar amb incertesa. He fet descobriments significatius en aquest estudi i vaig concloure que l'ús de models (com la resposta davant d'esglaó) simplifica la complexitat de la construcció del model complet d'una unitat de craqueig catalític fluïditzat. S'ha utilitzat el control estadístic de processos (SPC) com una eina per detectar símptomes de fallades operacionals. Aquesta investigació desenvolupa i proposa el diccionari estès de fallades com una alternativa a la integració de diferents tècniques de detecció i diagnòstic de fallades. El diccionari estès de fallades és un marc lògic on els símptomes que pot detectar cada tècnica, juntament amb la hipòtesi de fallada i el mode de funcionament del procés que són vàlids per detectar es avaries. Aquest marc permet la construcció de regles lògiques a través de les quals es pot aplicar el procés d'inferència lògica per validar les hipòtesis de fallada. / Agudelo Gómez, CF. (2016). INTEGRACION DE TECNICAS Y LAS SECUENCIAS DE ALARMAS PARA LA DETECCION Y EL DIAGNOSTICO DE FALLOS [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/63450

[EN] After making a review of the state of the art, present laboratory equipment, types of trials and signs that have been used to experimentally validate diagnostic techniques proposed in this paper as well as justify drawbacks or limitations transform short time Fourier (STFT) with classic windows for analyzing transient signals whith diagnostic finnish rotating electrical machines in the field, selecting the prolate spheroidal function is proposed, assessing the effect of the parameters that for your definition, as optimal window for time-frequency analysis of the stator current using said transformed, so it makes a proposal to reduce the computation time and memory capacity calculation of this analysis of this signal by moving the window in the domain frequency rather than the temporary. Thus it contributes to the reduction in terms of processing times and memory requirements without losing quality when it comes to the information about the failure is both essential factors for achieving the goal that solutions for its implementation in real industrial environments with limited memory or communication if it is isolated or remote systems. / [ES] Tras hacer una revisión del estado del arte, presentar el equipamiento de laboratorio, los tipos de ensayos y señales que se han empleado para validar experimentalmente las técnicas de diagnosis propuestas en este trabajo, así como justifi car los inconvenientes o limitaciones de la transformada short time Fourier (STFT) con las ventanas clásicas para el análisis de señales en régimen transitorio con fi nes de diagnóstico en máquinas eléctricas rotativas en campo, se propone la selección de la función prolate esferoidal, valorando el efecto de los parámetros que la defi nen, como ventana óptima para el análisis tiempo-frecuencia de la corriente estatórica empleando dicha transformada, así mismo se formula una propuesta para reducir el tiempo de cómputo y la capacidad de memoria de cálculo de este análisis de esta señal moviendo la ventana en el dominio de la frecuencia en lugar del temporal. De esta forma se contribuye a la reducción en cuanto a tiempos de procesado y a los requisitos de memoria necesarios sin perder calidad en lo que a la información referente al fallo se trata, ambos factores esenciales para alcanzar la meta de que las soluciones permitan su implementación en entornos industriales reales, con limitaciones de memoria o comunicación si se trata de sistemas aislados o remotos. / [CA] Després de fer una revisió de l'estat de l'art, presentar l'equipament de laboratori, els tipus d'assajos i senyals que s'han empleat per a validar experimentalment les tècniques de diagnosis proposades en este treball, així com justi car els inconvenients o limitacions de la transformada short time Fourier transform (STFT) amb les finestres clàssiques per a l'anàlisi de senyals en règim transitori amb fi ns de diagnòstic en Màquines elèctriques rotatives en camp, es proposa la selecció de la funció prolate esferoïdal, valorant l'efecte dels paràmetres que la de finixen, com a fi nestra òptima per a l'anàlisi temps-freqüència del corrent estatórica emprant dita transformada, així mateix es formula una proposta per a reduir el temps de còmput i la capacitat de memòria de càlcul d'esta anàlisi d'este senyal movent la finestra en el domini de la freqüència en lloc del temporal. D'esta manera es contribuïx a la reducció quant a temps de processat i als requisits de memòria necessaris sense perdre qualitat en el que a la informació referent a la fallada es tracta, ambdós factors essencials per a aconseguir la meta que les solucions permeten la seua implementació en entorns industrials reals, amb limitacions de memòria o comunicació si es tracta de sistemes aïllats o remots. / Cortés López, JM. (2016). Técnicas optimizadas de análisis de señal en dominio tiempo-frecuencia para el diagnóstico de máquinas de inducción en régimen transitorio [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/61976

Tesis por compendio / [EN] The main objective of this Thesis is the performance and validation of an automatic diagnostic system for induction motor failures, based mainly on the use of Infrared Thermography Technique. The implementation of these systems allow the detection of the failures in advance, when they are still in an incipient state, from information provided by various magnitudes of the machine, is a milestone pursued by many researchers. However, these predictive maintenance systems must possess high reliability making them suitable for a wide variety of industrial applications. Up till today, no predictive maintenance system, fully consistent and valid for the detection of a wide range of faults in electric induction motors, has been developed. The development of such systems becomes more relevant in the current context, in which the mentioned electric machines are expanding to other emerging applications, such as wind generation and driving electric vehicles. This development process consists of several complementary stages. The first phase is focusing on obtaining the thermal model, based on the energy balance of the induction motor as well as the heating curves, with the use of Infrared Thermography and the Heat Transmission Theory. This model, validated after applying it to various assemblies, will accurately predict the heating curves of the motors under different operating conditions or even in fault condition. The second stage involves the detailed analysis of the information from the infrared images obtained experimentally from the different case studies, in order to obtain the relevant data to make a more accurate diagnosis. The third step consists on the combination of the infrared thermography and the motor current signal analyses. The coupling of both will increase the diagnosis reliability and expand its applicability to a wider range of faults. Finally, the postprocessing of the data gathered from the previous stages using artificial intelligent algorithms, based on the recognition of thermal patterns, will be integrated into the automatic diagnostic system. These systems are able to minimize the human intervention in the detection process with a consequent increase in effectiveness. The future implementation of these predictive diagnostics systems may well consist of portable diagnostic equipment adapted to industrial environments. The Thesis is presented in the format of articles' compilation. It includes the two articles published in indexed journals and presented in international conferences, performed in collaboration with world renowned groups and covering the different areas and stages described. / [ES] La presente Tesis tiene como principal objetivo el desarrollo y validación de un sistema de diagnóstico automático de averías en motores de inducción, basado principalmente en el uso de la técnica de Termografía Infrarroja. La implementación de sistemas que hagan factible la detección de las citadas averías con suficiente antelación, esto es, cuando éstas todavía se encuentran en estado incipiente, a partir de la información suministrada por diversas magnitudes de la máquina constituye un hito perseguido por muchos investigadores. Además, estos sistemas de mantenimiento predictivo deben poseer una alta fiabilidad, que los haga idóneos para su utilización en una amplia variedad de aplicaciones industriales. Sin embargo, todavía hoy no se ha desarrollado un sistema de mantenimiento predictivo que se muestre plenamente consistente y válido para la detección de un amplio rango de averías en motores eléctricos de inducción. El desarrollo de este tipo de sistemas cobra, si cabe, más relevancia en el contexto actual, en el que las citadas máquinas eléctricas se están expandiendo a otras aplicaciones emergentes, como la generación eólica o el accionamiento de vehículos eléctricos. El proceso a implementar está constituido por diversas fases complementarias, caracterizadas por un determinado grado de precisión en el diagnóstico de averías de motores eléctricos. Cada una de ellas consta de una parte experimental, basada en ensayos en motores de inducción, tanto del motor sano, como del motor en estado de fallo. Una vez concluida la fase experimental, se procede al correspondiente análisis y tratamiento de la información obtenida, por diversas técnicas características. Se parte de una primera fase, centrada en la obtención del modelo térmico, fundamentado por el balance energético del motor de inducción, así como por las curvas de calentamiento. Para ello se utiliza la tecnología infrarroja experimental y las ecuaciones de la Teoría de Transferencia de calor. De esta manera, a partir de dicho modelo, validado tras la aplicación a diversos montajes, se pretende predecir y comparar las curvas de calentamiento del motor, bajo distintas condiciones de operación o estado de fallo. La siguiente fase consiste en el análisis detallado de la información procedente de las imágenes infrarrojas obtenidas experimentalmente en los distintos casos estudiados, encaminada a la obtención de datos relevantes para poder efectuar un diagnóstico de mayor precisión. El tercer paso que se plantea es la combinación del método de termografía infrarroja con la técnica de análisis de corrientes para conseguir un aumento en la fiabilidad en el diagnóstico, además de poder analizar un rango más amplio de averías. Finalmente, a partir de la información procedente de los ensayos y análisis previos y con la ayuda de sistemas de procesamiento dotados de algoritmos de inteligencia artificial, basados en el reconocimiento de patrones térmicos, se realizará la implementación del sistema de diagnóstico automático de detección de averías. De esta manera, estos sistemas evitan la subjetividad característica de la utilización de la termografía infrarroja de manera aislada, e incluso pueden llegar a eliminar por completo la intervención humana en el proceso de detección, con el consecuente aumento de efectividad. Ello permitiría la implementación futura de estas técnicas de diagnóstico en sistemas de diagnóstico predictivo, que bien pudieran consistir en equipos portátiles de diagnóstico adaptados a ambientes industriales. La tesis se presenta en el formato compilación de artículos, incluyendo tanto artículos publicados en revistas indexadas como en congresos internacionales, algunos de ellos en colaboración con grupos de renombre mundial, y que cubren las diferentes áreas y fases comentadas. / [CA] La present Tesi té com a principal objectiu el desenvolupament i validació d'un sistema de diagnòstic automàtic d'avaries en motors d'inducció, basat principalment en l'ús de la tècnica de Termografia Infraroja. La implementació de sistemes que facin factible la detecció de les esmentades avaries amb suficient antelació, és a dir, quan aquestes encara es troben en estat incipient, a partir de la informació subministrada per diverses magnituds de la màquina constitueix una fita perseguida per molts investigadors. A més, aquests sistemes de manteniment predictiu han de tenir una alta fiabilitat, que els faci idonis per a la seva utilització en una àmplia varietat d'aplicacions industrials. No obstant això, encara avui no s'ha desenvolupat un sistema de manteniment predictiu que es mostri plenament consistent i vàlid per a la detecció d'un ampli ventall d'avaries en motors elèctrics d'inducció. El desenvolupament d'aquest tipus de sistemes cobra més rellevància en el context actual, en què les esmentades màquines elèctriques s'estan expandint a altres aplicacions emergents, com la generació eòlica o l'accionament de vehicles elèctrics. El procés a implementar està constituït per diverses fases complementàries, caracteritzades per un determinat grau de precisió en el diagnòstic d'avaries de motors elèctrics. Cadascuna d'elles consta d'una part experimental, basada en assajos en motors d'inducció, tant del motor sa, com del motor en estat de fallada. Un cop conclosa la fase experimental, es procedeix al corresponent anàlisi i tractament de la informació obtinguda, per diverses tècniques característiques. Es parteix d'una primera fase, centrada en l'obtenció del model tèrmic, fonamentat en el balanç energètic del motor d'inducció, així com per les corbes d'escalfament. Per a això s'utilitza la tecnologia infraroja experimental i les equacions de la Teoria de Transferència de calor. D'aquesta manera, a partir d'aquest model, validat després de l'aplicació a diversos muntatges, es pretenen predir i comparar les corbes d'escalfament del motor, sota diferents condicions d'operació o estat de fallada. La següent fase consisteix en l'anàlisi detallada de la informació procedent de les imatges infraroges obtingudes experimentalment en els diferents casos estudiats, encaminada a l'obtenció de dades rellevants per poder efectuar un diagnòstic de major precisió. El tercer pas que es planteja és la combinació del mètode de termografia infraroja amb la tècnica d'anàlisi de corrents per aconseguir un augment en la fiabilitat en el diagnòstic, a més de poder analitzar un rang més ampli d'avaries. Finalment, a partir de la informació procedent dels assaigs i anàlisis previs i amb l'ajuda de sistemes de processament dotats d'algoritmes d'intel·ligència artificial, basats en el reconeixement de patrons tèrmics, es realitzarà la implementació del sistema de diagnòstic automàtic de detecció d'avaries. D'aquesta manera, aquests sistemes eviten la subjectivitat característica de la utilització de la termografia infraroja de manera aïllada, i fins i tot poden arribar a eliminar completament la intervenció humana en el procés de detecció, amb el conseqüent augment d'efectivitat. Això permetrà la implementació futura d'aquestes tècniques de diagnòstic en sistemes de diagnòstic predictiu, que bé podrien consistir en equips portàtils de diagnòstic adaptats a ambients industrials. La Tesi es presenta en el format compilació d'articles, incloent tant articles publicats en revistes indexades com en congressos internacionals, alguns d'ells en col·laboració amb grups de renom mundial, i que cobreixen les diferents àrees i fases comentades. / Picazo Rodenas, MJ. (2016). Diagnóstico de máquinas eléctricas mediante técnicas de termografía infrarroja [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/62317 / Compendio

[ES] Las pilas de combustibles son dispositivos de un coste elevado y frágiles ante ambientes contaminados o condiciones inadecuadas de operación como: temperaturas extremas o mala gestión del agua producida como residuo de la pila. Para mejorar la fiabilidad de una pila de combustible es necesario diagnosticar de una manera oportuna los fallos y así evitar daños que reduzcan el desempeño del módulo o que lo inhabiliten. Este trabajo busca contribuir al mejoramiento de la fiabilidad de las pilas de combustible de baja temperatura y de esta forma favorecer el uso de hidrógeno en la transición a una energía descarbonizada. Para lograrlo, se realizaron tres actividades principales: modelado de una pila de hidrógeno, ajuste paramétrico del modelo desarrollado y, por último, aplicación de técnicas de diagnóstico de fallos basados en modelos. En el laboratorio de Recursos Energéticos Renovables Distribuidos LabDER de la Universitat Politècnica de València, se estudia el desempeño de sistemas híbridos renovables, incluyendo una línea de hidrógeno, desde la producción, almacenamiento y reconversión en electricidad en una pila de combustible, por tanto, se ha podido validar el modelo. En un primer momento se identificó la necesidad de un modelo que emplee la temperatura como señal de salida y que retroalimente el sistema, y que tuviese en cuenta señales propias del módulo comercial; sin embargo, el uso de la temperatura como señal y la no linealidad de las ecuaciones físicas, químicas, eléctricas y empleadas, generan un modelo altamente complejo. El ajuste paramétrico del modelo se realizó empleando algoritmos de optimización. Tomando como base al algoritmo de Enjambre de Partículas, se desarrolló una nueva propuesta llamada Scout GA, este algoritmo fue utilizado en otras aplicaciones y pruebas de convergencia para verificar su desempeño frente al fenómeno de estancamiento prematuro y logrando mejorar la precisión y velocidad de convergencia de otras propuestas. Como resultado de la validación de este modelo, en una primera simulación usando datos reales de funcionamiento correspondientes a 1500 segundos, el error de simulación fue del 2,21% en la señal de tensión y del 1,97% en la señal de temperatura, obteniendo un error medio del 2,09%. En un segundo conjunto de datos de algo más de 2.500 segundos de funcionamiento, el error de simulación fue del 2,40% y del 1,96% para las señales de tensión y temperatura, respectivamente. Se estima que el error medio de simulación para ambas señales y condiciones de funcionamiento similares es inferior al 2,5%. Buscando mejorar la fiabilidad de la pila, se realizó el trabajo de diagnóstico de fallos, este partió de la simulación de fallos, mediante la modificación de algunas señales de entrada del modelo, los fallos se caracterizaron mediante el tratamiento estadístico de 12 residuos, obteniendo firmas de fallos, que, en su conjunto, formaron una matriz de fallos. Luego, un algoritmo de diagnóstico propuesto permitió identificar y aislar 14 fallos. permitiendo concluir que, el modelo predice eficazmente los fallos de las pilas PEMFC y podría extrapolarse a otras pilas de combustible. / [CA] Les piles de combustibles són dispositius d'un cost elevat i fràgils davant ambients contaminats o condicions inadequades d'operació com: temperatures extremes o dolenta gestió de l'aigua produïda com a residu de la pila. Per a millorar la fiabilitat d'una pila de combustible és necessari diagnosticar d'una manera oportuna les fallades i així evitar danys que reduïsquen l'acompliment del mòdul o que l'inhabiliten. Este treball busca contribuir al millorament de la fiabilitat de les piles de combustible de baixa temperatura i d'esta manera afavorir l'ús d'hidrogen en la transició a una energia *descarbonizada. Per a aconseguir-ho, es van realitzar tres activitats principals: modelatge d'una pila d'hidrogen, ajust paramètric del model desenvolupat i, finalment, aplicació de tècniques de diagnòstic de fallades basades en models. En el laboratori de Recursos Energètics Renovables Distribuïts *LabDER de la Universitat Politècnica de València, s'estudia l'acompliment de sistemes híbrids renovables, incloent-hi una línia d'hidrogen, des de la producció, emmagatzematge i reconversió en electricitat en una pila de combustible, per tant, s'ha pogut validar el model. En un primer moment es va identificar la necessitat d'un model que empre la temperatura com a senyal d'eixida i que retroalimente el sistema, i que tinguera en compte senyals propis del mòdul comercial, no obstant això, l'ús de la temperatura i la no linealitat de les equacions físiques, químiques, elèctriques i tèrmiques empleades, deriven en un model altament complex. L'ajust paramètric del model de pila de combustible es va realitzar emprant algorismes d'optimització. Prenent com a base a l'algorisme d'Eixam de Partícules, es va desenvolupar una nova proposta anomenada Scout GA, aquest algorisme va ser utilitzat en altres aplicacions i proves de convergència per a verificar el seu acompliment enfront del fenomen d'estancament prematur i aconseguint millorar la precisió i velocitat de convergència d'altres propostes. La simulació i identificació del model té un cost computacional entre 7 i 20 ms per iteració, on es van aconseguir errors de simulació menors al 2.5% Com a resultat de la validació d'aquest model, en una primera simulació usant dades reals de funcionament corresponents a 1500 segons, l'error de simulació va ser del 2,21% en el senyal de tensió, del 1,97% en el senyal de temperatura i un error mitjà del 2,09%. En un segon conjunt de dades d'una mica més de 2.500 segons de funcionament, l'error de simulació va ser del 2,40% i del 1,96% per als senyals de tensió i temperatura, respectivament. S'estima que l'error mitjà de simulació per a tots dos senyals i condicions de funcionament similars és inferior al 2,5%. Buscant millorar la fiabilitat de la pila, es va fer el treball de diagnòstic de fallades, aquest va partir de la simulació de fallades, mitjançant la modificació d'alguns senyals d'entrada del model, les fallades es van caracteritzar mitjançant el tractament estadístic de 12 residus, obtenint signatures de fallades, que en el seu conjunt, van formar una matriu de fallades. després un algorisme de diagnòstic proposat, va permetre identificar i aïllar 14 fallades. Permetent concloure que, el model prediu eficaçment les fallades de les piles PEMFC i podria extrapolar-se a altres piles de combustible. / [EN] Fuel cells are high-cost devices that are fragile in contaminated environments or in inadequate operating conditions, such as extreme temperatures or poor water management, produced as battery waste. To improve the reliability of a fuel cell, it is necessary to diagnose failures promptly and thus avoid damage that reduces the module's performance or disables it. This work seeks to contribute to improving the reliability of low-temperature fuel cells and thus promote the use of hydrogen in the transition to decarbonized energy. To achieve this, three main activities were carried out: modeling a hydrogen fuel cell, parametric adjustment of the developed model, and application of model-based fault diagnosis techniques. In the LabDER Distributed Renewable Energy Resources laboratory of the Polytechnic University of Valencia, the performance of renewable hybrid systems is studied, including a hydrogen line, from production, storage, and reconversion into electricity in a fuel cell, therefore, has been able to validate the model. Initially, a fuel cell model that uses temperature as an in/output signal is required. Also, the model must be able to use the reals signals supplied for the commercial module. However, using temperature and an equation set that includes the non-linearity of the physical, chemical, electrical, and thermal equations resulted in a highly complex model. The parametric adjustment of the fuel cell model was performed using optimization algorithms. Based on the Particle Swarm algorithm, a new proposal called Scout GA was developed. This algorithm was used in other applications and convergence tests to verify its performance against the premature stagnation phenomenon and improved the accuracy and speed of convergence of other proposals. The simulation and identification of the model have a computational cost between 7 and 20 ms per iteration, where simulation errors of less than 2.5% were achieved. As a result of the validation of this model, in a first simulation using real operating data corresponding to 1,500 seconds, the simulation error was 2.21% for the voltage signal, 1.97% for the temperature signal, and an average error of 2.09%. In a second data set for slightly more than 2500 seconds of operation, the simulation error was 2.40% and 1.96% for the voltage and temperature signals, respectively. The average simulation error for both signals and similar operating conditions is estimated to be less than 2.5%. To improve the reliability of the stack, the fault diagnosis work was carried out, starting from the simulation of faults by modifying some input signals of the model; the faults were characterized by the statistical treatment of 12 residuals, obtaining fault signatures, which formed a fault matrix. Then, a proposed diagnostic algorithm allowed to identify and isolate 14 faults. Allowing to conclude that the model effectively predicts the PEMFC stack faults and could be extrapolated to other fuel cells. / Ariza Chacón, HE. (2024). Contribuciones al modelado y diagnóstico de fallos en PEMFC para mejorar la fiabilidad en sistemas híbridos renovables [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/203614

This thesis proposes a formalism to analyse and automatically exploit sequences of events, which are related with faults occurred in power distribution networks and are recorded by power quality monitors at substations. This formalism allows to find dependencies or relationships among events, looking for meaningful patterns. Once those patterns are found, they can be used to better describe fault situations and their temporal evolution or can be also useful to predict future failures by recognising the events that match the early stages of a pattern. / En aquesta tesi es proposa un formalisme per analitzar conjunts de dades d'esdeveniments relacionats amb les fallades que es produeixen en les xarxes de distribució elèctrica, i explotar automàticament seqüències d'esdeveniments registrats pels monitors de qualitat d'ona instal•lats en substacions. Aquest formalisme permet cercar dependencies o relacions entre esdeveniments per trobar patrons significatius. Quan els patrons es troben, es poden utilitzar per descriure millor les situacions de fallada i la seva evolució. Els patrons també poden ser útils per a predir fallades futures mitjançant el reconeixement dels successos que coincideixin amb les primeres etapes d'un patró.