La complejidad de los procesos industriales y las repercusiones económicas y sociales de un funcionamiento deteriorado de éstos, han originado la necesidad de disponer de sistemas automáticos de control, de diagnóstico de eventos anormales y localización de fallas en línea. Así los sistemas modernos de control activos se deben diseñar con capacidades de auto-configuración y adaptación para poder operar ante la existencia de fallas. Esta problemática ha sido atacada en el Instituto de Ingeniería desde hace varios años por el grupo de investigación dirigido por C. Verde con el apoyo de R. Carrera y L. Torres. Este grupo ha publicado el primer libro en español dedicado al diagnóstico de fallas en sistemas dinámicos [Verde, 2013], además de haber propuesto algoritmos para la localización de fugas en redes de ductos de gas LPG [Torres 2012] y para el control tolerante a fallas en turbinas de gas de centrales eléctricas de ciclo combinado, [Sánchez 2010]. Sin embargo estas aportaciones partieron del modelo nominal del proceso y supusieron fallas aditivas en el modelo y en los sensores. Por tanto, no pueden ser usados para estudios de fallas multiplicativas o con cambios estructurales, lo cual conlleva a disponer de algoritmos con capacidad de localización limitada [Verde DGAPA-2010-2011]. Esta desventaja ha motivado el siguiente proyecto, clasificado como correlacional, en donde se busca extender los sistemas de diagnóstico al caso de fallas multiplicativas y en donde se toman en cuenta restricciones físicas. Estas consideraciones incrementan la robustez de los sistemas de diagnóstico y por tanto el impacto en aplicaciones como son las redes eléctricas y de ductos. En particular, se desea generar modelos parametrizados en donde la reconstrucción de las falla se lleve a cabo utilizando algoritmos de identificación y de búsqueda de extremos con restricciones físicas de los parámetros asociados a las fallas. Este nuevo enfoque permitirá abordar el problema de múltiples fallas en redes de ductos y la integración de estos con controladores activos con capacidad de re-configuración para preservar una operación segura del proceso a pesar de las condiciones anormales. Las pruebas del algoritmo del modelo de diagnóstico y control propuesto serán validadas con datos del ducto piloto instrumentado con un sistema SCADA del Instituto de Ingeniería y en un modelo de la red eléctrica de potencia con dos generadores. El proyecto se llevará cabo con la participación de investigadores, académicos posdoctorales, técnicos del Instituto de Ingeniería y estudiantes del doctorado en ingeniería y al menos tres estudiantes de maestría y licenciatura. Además, se cuenta con la colaboración del investigador Dr. Claudio R. Fuerte E. de la Universidad Michoacana de San Nicolás Hidalgo como asesor en el caso de sistemas eléctricos de potencia.

-Derivar nuevas algoritmos de monitoreo automático en línea de procesos dinámicos que garanticen la seguridad e integridad de procesos y que permitan reconstruir condiciones anormales y fallas a partir de modelos parametrizados. -Adecuar la teoría de búsqueda de extremos al caso de diagnóstico tendría un alto impacto a nivel industrial dada la simplicidad de la interpretación del algoritmo. Para ello se usan como herramientas la estimación e identificación de parámetros con restricciones físicas y tendencias de los efectos [Dochain 2011]. Este enfoque es complementario a la teoría de estimación para atacar problemas de reconstrucción de fallas. Se consideran principalmente fallas que alteran la estructura normal del proceso como son interrupción de flujos (corriente, gasto etc.). Los efectos de este tipo de eventos producen discontinuidades en el modelo que requieren tratamientos especiales como son perturbaciones singulares en el contexto analítico y cambios topológicos. - Reducir la brecha entre los métodos de diagnóstico con modelos nominales y de falla y es de fácil interpretación para los operadores industriales al abordar la problemática con herramientas búsqueda de extremos en tiempo real. Cabe hacer notar que existen pocas realizaciones de supervisores automáticos a partir de modelos parametrizados de fallas como el que se pretende diseñar en este proyecto basado en optimización en línea. -Incidir de manera importante dentro de la comunidad internacional de Safeprocess, proponiendo una metodología relativa a los sistemas de supervisión de fallas multiplicativas con modelos parametrizados y búsqueda de extremos en tiempo real, aplicables a sistemas de gran escala. -Continuar la formación de personal especializado en el área de monitoreo automático y supervisión avanzada de procesos dentro de la UNAM. -Consolidar a nivel nacional la cooperación entre los grupos más reconocidos en el área de seguridad de procesos, (Universidad Autónoma de Nuevo León, CENIDET Universidad Michoacana de san Nicolás de Hidalgo y la UNAM) -Incrementar la colaboración con los expertos Profs. D Dochain y G. Besancon expertos en el área de búsqueda de extremos adaptables y estimación nolineal. Se ha tenido proyectos conjuntos con ambos expertos y se desea mantener dicha colaboración dado lo cercanos de las líneas