HARCRICS

Sistemas de infraestructuras críticas (en adelante, CIS, por sus siglas en inglés), tales como agua, parques eólicos, redes de gas o eléctricas, y sistemas complejos, como turbinas eólicas, ascensores o UAVs, son, en general, sistemas compuestos por un gran número de elementos con comportamientos que varían con el tiempo, exhibiendo numerosos modos de operación y sujetos a cambios debido a condiciones externas (por ejemplo, clima, carga) y restricciones operativas. Actualmente, las restricciones operativas de los sistemas automatizados y los procesos implican, además del ámbito de la seguridad, disponibilidad y fiabilidad, el campo del control consciente de la salud. El control consciente de la salud se refiere a la capacidad de generar una acción de control que cumpla los objetivos del control y a la vez extienda la vida útil de los componentes del sistema.

El funcionamiento seguro, fiable y saludable en este tipo de procesos tecnológicos y sistemas complejos es de gran importancia, para la protección de la vida humana y la salud, el medio ambiente, la calidad del producto y el valor económico invertido. Para asegurar que se puede alcanzar y mantener un alto rendimiento bajo condiciones adversas, requieren sistemas de supervisión y control en tiempo real altamente sofisticados. Debido a que la probabilidad de fallo de algunos de estos componentes aumenta exponencialmente con su número y complejidad, los diseños operativos deben tener en cuenta mecanismos para la detección temprana de fallos, evitando la degradación del rendimiento y el daño a la maquinaria o la vida humana. El objetivo del sistema de control resiliente es maximizar la supervivencia de las infraestructuras críticas y los sistemas cuando están sujetos a condiciones operativas adversas, tales como degradaciones y fallos de componentes (hardware, software o suministro de energía), desastres naturales, errores humanos, ataques maliciosos y cambios ambientales.

Este proyecto introduce nuevos paradigmas de control, llamados “control consciente de la salud y control resiliente”, que considera la información sobre la salud del sistema para adaptar los objetivos de la ley de control para extender la vida útil restante y, en caso de que aparezca un fallo (debido a desastres naturales, fallos accidentales o ataques maliciosos), activar mecanismos resilientes para mitigar el efecto del fallo. Este nuevo paradigma combina dos conceptos:

• El nuevo concepto de Control Consciente de la Salud (HAC) que integra las tareas de módulos de diagnóstico y pronóstico, así como los procesos y procedimientos responsables de la recopilación de información sobre la salud del sistema, permitiendo tomar las decisiones correctas para extender la vida útil del sistema tanto en situaciones normales como con fallos.
• Y el concepto moderno de Control Resiliente (RC) que trata de diseñar algoritmos de control para permitir la supervivencia a pesar de situaciones de fallo.

El nuevo paradigma de HAC considera la información proporcionada por los algoritmos de pronóstico sobre la salud del sistema para adaptar el controlador de tal forma que los objetivos/condiciones de control se adapten de acuerdo con la salud del sistema. De esta manera, las acciones de control se generan para cumplir los objetivos/condiciones de control pero al mismo tiempo para extender la vida de los componentes del sistema. Así, HAC trata de lograr el máximo rendimiento sin degradar demasiado el sistema. El equilibrio se basa en resolver un problema de optimización multiobjetivo. Los controladores diseñados con procedimientos estándar tienen como objetivo maximizar el rendimiento sin preocuparse de si la acción resultante deteriorará rápidamente la vida útil del sistema.

Por otro lado, RC es un nuevo concepto basado en la idea introducida por (Rieger, 2009): “Un sistema de control resiliente es aquel que mantiene la conciencia del estado y un nivel aceptable de normalidad operativa en respuesta a perturbaciones, incluyendo amenazas de naturaleza inesperada y maliciosa”.

Para alcanzar este objetivo general, se abordarán varios problemas importantes en el desarrollo del proyecto:

• Establecer una metodología general para incluir mecanismos conscientes de la salud y resilientes en un sistema de control.
• Desarrollar algoritmos de pronóstico que puedan operar en tiempo real y que puedan integrarse en el control consciente de la salud adaptando los objetivos/condiciones del controlador.
• Desarrollar algoritmos de evaluación de la salud que puedan integrarse con algoritmos de pronóstico que trabajen de manera colaborativa proporcionando información complementaria sobre el estado de salud actual y futuro del sistema para alertar y apoyar las decisiones de mantenimiento predictivo basadas en la estimación de condiciones.
• Desarrollar mecanismos resilientes que puedan trabajar de manera complementaria con las estrategias de control consciente de la salud que garanticen la operación del sistema en caso de una situación de fallo.
• Desarrollar algoritmos que puedan garantizar la calidad de la información de los sensores utilizada por los algoritmos de pronóstico y diagnóstico mediante técnicas de validación y reconstrucción de datos.
• Desarrollar algoritmos para la colocación óptima de sensores/actuadores que permitan desplegar los algoritmos de control consciente de la salud y resiliente.
• Aplicación de los algoritmos desarrollados en aplicaciones reales desafiantes como infraestructuras críticas (redes de agua y parques eólicos), y sistemas complejos (ascensores y UAVs), que sirvan como demostradores científicos y tecnológicos para probar los algoritmos y mostrar las ventajas técnicas y económicas del control consciente de la salud y resiliente.