Diagnosis basada en modelos polinomicos usando tecnicas simbolicas

Resumen La deteccion y diagnosis del funcionamiento anomalo de mecanismos son importantes debido a las actuales demandas economicas y medio ambientales que las empresas requieren para permanecer en los mercados competitivos. Esto hace que sea un campo muy activo de investigacion. En las ultimas decadas este proceso de diagnosis se ha basado principalmente en modelos, pues se parte de un modelo explicito del sistema a diagnosticar y a partir de el se razona sobre la identificacion de los subsistemas capaces de generar fallos. Muchos modelos usados en ingenieria presentan casi siempre restricciones polinomicas. Para automatizar y mejorar la diagnosis de estos sistemas, proponemos una aproximacion que de forma simbolica detecta los posibles conflictos fuera de linea. Esta aproximacion usa las bases de Grobner, para generar un nuevo modelo mas simple a partir de la estructura y comportamiento del modelo original. Primero, se eliminan las variables no observables y obtenemos las restricciones de los diferentes conjuntos de componentes. Despues se construye una red de posibles conjuntos conflictivos minimos, que tienen estas restricciones polinomicas en los nodos y proponemos una metodologia que esta compuesta por un algoritmo que evita la reevaluacion de las restricciones previas. A partir de aqui se puede obtener la diagnosis minima. Los resultados obtenidos son similares a los mostrados en la bibliografia, pero se generan de manera automatica a partir de herramientas simbolicas. La aplicacion de esta aproximacion puede ser muy util en la diagnosis a bordo.