Modelo para análisis y conceptualización de sistemas inteligentes para control de procesos industriales en tiempo real

Alarcón Rodríguez, Miren Idoia (1995). Modelo para análisis y conceptualización de sistemas inteligentes para control de procesos industriales en tiempo real. Tesis (Doctoral), Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación].

Descripción

Título: Modelo para análisis y conceptualización de sistemas inteligentes para control de procesos industriales en tiempo real
Autor/es:
  • Alarcón Rodríguez, Miren Idoia
Director/es:
  • Castellanos Peñuela, Juan
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha: 1995
Materias:
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Resumen En la actualidad, las plantas de procesos industriales hacen uso de los Sistemas de Control Distribuido como consecuencia de la evolución de la denominada Teoría de Control. Estos sistemas consisten en una estructura piramidal con distintos niveles de control (instrumentación, Control Básico, Control Avanzado, etc.). Para el correcto funcionamiento e integración de estos niveles de control, y apoyándose en ellos, se encuentra el Control Supervisor en la parte más alta de la pirámide. Este es actualmente desempeñado por el personal de la planta. La operación diaria y los parámetros estratégicos fundamentales tales como la productividad, calidad o seguridad, dependen totalmente de las actuaciones llevadas a cabo mediante esta tarea inteligente. Por ello, en los últimos años se ha focalizado el desarrollo informático en la construcción de sistemas para ayuda al personal de la planta en sus decisiones y actuaciones. En particular, y debido principalmente tanto a la naturaleza de la información existente (conocimiento heurístico, modelos cualitativos/cuantitativos, etc.) como al tipo de tareas que deben desempeñar estos sistemas, las técnicas de Inteligencia Artificial han cobrado gran protagonismo en la ayuda y asistencia al Control Inteligente. Sin embargo, la gran mayoría de las aproximaciones basadas en Inteligencia Artificial que se han implementado como complemento o sustitución de las actuaciones de control realizadas por humanos, presentan varias carencias. En primer lugar, abordan el problema desde el punto de vista de la técnica que utilizan, intentando adaptar ésta al problema, lo que supone en definitiva no aportar soluciones reales. En segundo lugar, presentan una visión parcial de la situación global. En este sentido, el Control Inteligente es efectivo debido a la estructura jerárquica humana establecida en las plantas. Esta estructura, que está compuesta por las capas estratégica, táctica y operational, según la definición presentada en este trabajo, se mantienen gracias a la clara separación de las tareas acometidas y del tipo de situaciones resueltas por cada uno de sus componentes. Las aplicaciones informáticas actuales normalmente abordan una sola de estas capas de control sin tener en cuenta las relaciones o los efectos producidos por las demás. Finalmente, los sistemas desarrollados no son generales. Se han realizado para resolver un conjunto de problemas específicos de una planta industrial determinada, sin aportar una solución genérica ni definir una aproximación metodológica asociada, que permita guiar futuros desarrollos. Con el fin de ofrecer una alternativa eficaz a las carencias mencionadas anteriormente, este trabajo propone un modelo para análisis y diseño de sistemas inteligentes para control de procesos industriales. Este modelo consta, en primer lugar, de un Marco Conceptual que aporta los conceptos y herramientas necesarias para la formalización de las tareas realizadas en las capas inteligentes de la jerarquía de control. En segundo lugar, propone un Procedimiento que se apoya en las bases ofrecidas por el Marco Conceptual cuyo fin es proporcionar un método general para la construcción de sistemas inteligentes para control de procesos industriales mediante la integración de distintas técnicas heterogéneas de Inteligencia Artificial. Este método cubre las fases de definición, análisis, adquisición del conocimiento, conceptualización y representación del mismo durante el desarrollo del sistema. Abstract As a consequence of continuing improvements in the Control Theory, industrial processing plants today are increasingly designing and installing distributed control systems. These systems have a pyramidical structure with distinct regimes of control at each level (instrumentation, basic control, advanced control, etc.). A supervisor control at the apex of the pyramid is responsible for the correct functioning and integration of lower tiers. The supervisory control is currently carried through by human personnel and thus the daily operation of the plant and the achievement of strategic objectives (such as levels of production, quality or safety) ultimately still depends on the actions and decisions of the plant staff. As a result, over the last few years, interest in information science has focussed on the construction of intelligent control systems that assist in the decision-making process and enable control actions to be initiated and carried out smoothly. Due to the nature of the data (heuristic knowledge, quantitative/qualitative models, etc.) and the tasks to be performed, the techniques of Artificial Intelligence have been especially favoured in the field. However, the majority of approaches based on Artificial Intelligence show characteristic deficiencies as complements to human partners in the control structure. Firstly, they tend to address the problem from the perspective of a preferred technique, trying to adapt the problem to fit. This has led to a lack of solutions to the real problems. Secondly, each typically embraces only a partial view of the situation. On this reckoning, intelligent control may currently only be effective because of the human component in the established control hierarchies. However, a hierarchical control structure composed of strategic, tactical and operational layers (according to the nomenclature presented in this thesis) is maintained because of the clear clustering of plant-specific tasks and problems into one or another of these classifications. But, thirdly, present-day artificial intelligence-based control systems usually have a coverage limited to just one of these layers and do not take into account dependencies and effects produced in the others. Finally, the systems that have been developed are not generic and do not follow any identifiable design methodology. They have typically been constructed to solve a specific set of problems in a specific plant and do not contribute a generic framework or methodological approach on which the development of succeeding systems may be based. This thesis sets out a model for the analysis and design of intelligent systems for industrial process control and aims at offering an effective solution to the deficiencies of current-day control systems mentioned above. The model consists of a core Conceptual Model plus a design Procedure. The conceptual model defines the concepts and tools that formalize and process the tasks to be carried out by the intelligent layers in a control hierarchy. The procedure, which is based on the conceptual model, provides a general method for constructing intelligent systems for process control via the integration of heterogeneous artificial intelligence technologies. The method covers the phases of definition, analysis, knowledge acquisition, conceptualization and knowledge representation that are recognized to take place during the development of a system.

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ID de Registro: 3074
Identificador DC: http://oa.upm.es/3074/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:3074
Depositado por: Archivo Digital UPM
Depositado el: 12 May 2010 13:20
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 12:38
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