Centro de Investigación en Supervisión, Seguridad y Control Automático

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i-Sense

Making Sense Of Nonsense, FP7-ICT-270428, de 2011 a 2014.

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Objetivo principal de i-Sense

El objetivo principal de este proyecto es desarrollar métodos de procesamiento de datos inteligentes para analizar e interpretar los datos de modo que se detecten fallos (y cuando sea posible, se anticipen), se aíslen y se identifiquen lo antes posible, y se integren en futuras decisiones o acciones de los actuadores. El problema se vuelve más desafiante cuando estos sistemas de detección/actuación se utilizan en una amplia gama de entornos desconocidos a priori, lo que hace poco realista asumir un modelo preciso para el comportamiento de varios componentes en el entorno monitorizado. Por lo tanto, este proyecto se centrará en enfoques de sistemas cognitivos que puedan aprender las características o dinámicas del sistema del entorno monitorizado, adaptando su comportamiento y prediciendo datos faltantes o inconsistentes para lograr un monitoreo y control tolerante a fallos.

i-Sense CS2AC-UPC

En el marco del proyecto iSense, el grupo de investigación trabaja en la implementación de estrategias de Diagnóstico de Fallos y Control Tolerante a Fallos (pasivo, activo, predictivo basado en modelos) en diferentes aplicaciones sugeridas por los socios involucrados, como por ejemplo, redes de distribución de agua, sistemas robóticos y edificios inteligentes. En el caso de las redes de agua, el estudio de caso utilizado en el proyecto es la Red de Transporte de Barcelona (que proporciona agua a aproximadamente tres millones de consumidores, distribuidos en 23 municipios en un área de 424 km²) entre otros (como monitoreo ambiental, edificios inteligentes, aplicaciones robóticas). También se desarrolla un modelo de la red de agua de Barcelona capaz de simular ciertos tipos de fallos que pueden ocurrir en diferentes elementos de esta red (p.ej., actuadores, sensores) para ser usado como referencia por todos los socios del proyecto. Además, se desarrollan estrategias de validación y reconstrucción de datos, que se aplicarán en las aplicaciones presentadas.

 

Contribución de CS2AC-UPC

Artículos en revistas

  • Rosich, A., Frisk, E., Aslund, J., Sarrate, S. y Nejjari, F. (2011), Diagnóstico de fallos basado en cálculos causales. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics Part A: Systems and Humans.<doi: 10.1109/TSMCA.2011.2164063>
  • Blesa, J., Puig, V., Saludes, J. (2011), Diagnóstico de fallos robusto basado en ecuaciones de paridad LPV MIMO inciertas y zonotopos. Journal of Process Control. (Próxima publicación).

Artículos de conferencia

  • Ocampo-Martínez, C., Bovo, S., Puig, V. (2011), Enfoque de particionamiento orientado al control predictivo descentralizado de sistemas a gran escala. Journal of Process Control, vol. 21, n. 5, pp. 775-786. <<a class="external-link" href="http://www.sc