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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/7631| Título: | Detección de Fallas Mediante Sistemas Takagi-Sugeno: Aplicación en una Central Termoeléctrica |
| Autor: | Reyes Martinez, Jesus%625859 |
| Data: | 2016-07-01 |
| Editora: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Descrição: | En esta tesis se presenta el diseño y la simulación de dos sistemas de detección y localización de fallas en sensores para el generador de vapor de una central termoeléctrica. El primer sistema de detección y localización de fallas está basado en un modelo en representación Takagi-Sugeno del modelo no lineal de Astrom. El segundo sistema de detección y localización de fallas en sensores, está basado en observadores no lineales. Se presenta la adaptación del modelo no lineal del generador de vapor de la central termoeléctrica basado en las pruebas de observabilidad realizadas. Posteriormente para el sistema de detección y localización de fallas basado en la representación Takagi-Sugeno, se diseñaron dos observadores Takagi-Sugeno como generadores de residuo. En el segundo sistema de detección y localización de fallas se diseñaron dos observadores de alta ganancia como generadores de residuo. Se plantea la estimación del nivel de agua en el domo mediante las señales estimadas de los observadores, para ambos sistemas de detección y localización de fallas. Finalmente se presentan simulaciones de los sistemas de detección y localización de fallas. Las simulaciones se realizaron con falla en el sensor de presión en el domo, falla en el sensor de potencia eléctrica generada y falla en el sensor de nivel en el domo. Se añadió ruido de medición a cada una las señales de los sensores. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Aparece nas colecções: | Tesis de Maestría en Ingeniería Electrónica |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| ME_Jesus_Reyes_Martinez_2016.pdf | Tesis | 4.18 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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