Estudio comparativo de métodos detección de fallos en sistemas de eventos discretos temporizados estocásticos

Abstract

En este documento se presenta la comparación del desempeño de dos algoritmos de detección de fallos en sistemas de eventos discretos temporizados estocásticos, por medio de una metodología propuesta como resultado de esta investigación. Esta metodología permite evaluar los métodos de detección y aislamiento de fallos en sistemas de eventos discretos. Las medidas que permiten esta evaluación de desempeño son cuatro: sensibilidad y especificidad para determinar la tasa de eventos de fallos y eventos libres de fallos clasificados correctamente, el análisis de la varianza, y por último el tiempo de ejecución que tarda cada algoritmo en realizar la detección. El desempeño se pone a prueba por medio de diferentes casos de estudios de diversas complejidades. Además, el desempeño se evalúa en un sistema dinámico más complejo con aplicación industrial con la característica particular de contar con un número bajo de sensores. Este sistema es modelado con un método de identificación producto de esta investigación. El método de identificación genera un modelo con comportamiento no observable, este modelo se utiliza como un caso de estudio adicional para evaluar el desempeño de los algoritmos a comparar.

This paper presents the comparison of the performance of two fault detection algorithms in stochastic timed discrete event systems, using a methodology proposed in this research. This methodology allows the evaluation of fault detection and isolation methods in discrete event systems. The performance evaluation is performed with four measures: sensitivity and specificity to determine the rate of correctly classified faulty events and fault-free events, analysis of variance, and finally the execution time taken by each algorithm to perform the detection. A test is performed with several case studies of varying complexity. The performance is evaluated on a more complex dynamic system of industrial application with the particular characteristic of having a small number of sensors. This system is modeled with an identification method of this research. The identification method generates a model with unobservable behavior, this model is used as an additional case study to evaluate the performance of the algorithms to be compared.