FIABILIDAD DE SISTEMAS

Autor: JUAN PÉREZ ÁNGEL ALEJANDRO.
Año: 2004.
Universidad: NACIONAL DE EDUCACIÓN A DISTANCIA [Más tesis de esta universidad] [www.uned.es].
Centro de lectura: E.T.S. INGENIEROS INDUSTRIALES.
Centro de realización: E.T.S. INGENIEROS INDUSTRIALES.

Resumen: Debido a las limitaciones que presentan los métodos analíticos a la hora de determinar la fiabilidad y la disponibilidad en sistemas complejos, nace este trabajo con el objetivo de desarrollar algoritmos matemáticos, basados en técnicas de simulación, que ayuden a ingenieros y responsables de sistemas en la tarea de diseñar sistemas más fiables y con un mayor grado de disponibilidad, cuestiones ambas muy relacionadas con la calidad y la seguridad del servicio ofrecido. Las dos problemáticas planteadas (determinar, por un lado, la fiabilidad de un sistema complejo y, por otro, su disponibilidad) se abordan de forma original con el uso de conceptos procedentes de ámbitos tan diversos como la simulación de Monte CarIo y de Eventos Discretos, la teoría matemática de fiabilidad y disponibilidad de sistemas, la inferencia estadística y la programación en C/C++. Como resultado, se obtienen tres algoritmos, SREMS_AI, SAEDES_AI y SAEDES_A2, los cuales ofrecen en su conjunto una solución eficaz a ambas problemáticas. El proceso de su desarrollo ha requerido de los cuatro capítulos que componen el núcleo central del trabajo: . En el Capítulo 2 se revisa el estado actual de las técnicas de simulación y se introducen los conceptos clave que posteriormente son utilizados en el desarrollo de los algoritmos. Se comentan sus ventajas frente a los métodos analíticos, y se introducen los principales conceptos asociados a las técnicas de simulación Monte CarIo (SMC) y de Eventos Discretos (SED). . El Capítulo 3 está dedicado a las técnicas y problemáticas relacionadas con la generación de valores pseudo-aleatorios En el capítulo se desarrolla e implementa en C/C++ el algoritmo de generación de números pseudo-aleatorio lecuyer_88B. Asimismo, se implementan funciones en C/C++ destinadas a la generación de observaciones aleatorias procedentes de varias distribuciones continuas (uniforme, exponencial, k-ErIang, Weibull, normal, log-normal y Gamma), las cuales dan lugar a la librería randomVariates. Esta librería se integra en los programas informáticos asociados a SREMS_AI, SAEDES_Al y SAEDES_A2, siendo la responsable de generar los eventos aleatorios de la simulación. . En el Capítulo 4 se lleva a cabo la revisión de los principales conceptos asociados a la teoría de la fiabilidad y disponibilidad de sistemas: estructuras básicas de sistemas, conceptos fundamentales sobre los mismos, y diferentes cuestiones que resultan fundamentales en el posterior desarrollo de los algoritmos (introducción de la variable temporal, supuesto de independencia, disponibilidad en estructuras básicas, etc.). El capítulo incluye también una revisión de trabajos publicados en los que se apunta la conveniencia de usar métodos de simulación para estudiar la fiabilidad y disponibilidad en sistemas complejos. . Finalmente, en los Capítulos 5 y 6 se procede a desarrollar los modelos y algoritmos que se proponen en la tesis. Se establecen las hipótesis de cada modelo aludido, se formaliza la idea central de los métodos y se explican con niveles de detalle distintos (pseudo-código y código fuente en C/C++) cada uno de los tres algoritmos propuestos (SREMS_AI, SAEDES_AI y SAEDES_A2). Para cada algoritmo, se llevan a cabo un conjunto de pruebas que permitien la validación y verificación de los mismos, así como la comprobación de su eficacia. Además de lo expuesto, la memoria incluye también varios anexos que contribuyen a completar el trabajo. Se concluye, finalmente, que las soluciones matemático-i 8 nformáti 2a9 cas expuestas en la memoria representan una propuesta original que permite resolver de forma eficaz y eficiente la doble problemática planteada en los objetivos, superando así las limitaciones de los métodos analíticos y aportando valor añadido al contenido del presente trabajo.

Autor: CASTILLO LOPEZ ANGELA.
Año: 2005.
Universidad: POLITÉCNICA DE MADRID [Más tesis de esta universidad] [www.upm.es].
Centro de lectura: E.T.S. ING. INDUSTRIALES.
Centro de realización: E.T.S. ING. INDUSTRIALES.

Resumen: El problema de detección y diagnóstico de fallos en plantas modeladas mediante sistemas dinámicos en tiempo continuo está siendo tratado mediante distintos procedimientos que en general se pueden clasificar en deterministas y estocásticos. Los métodos que se desarrollan en esta tesis corresponden a la línea estocástica, se basan en el análisis de estadísticos en tiempo continuo, mientras que el esfuerzo en este campo ha estado tradicionalmente orientado al desarrollo y estudio de estadísticos en tiempo discreto. A pesar de que el uso de medios informáticos fuerza la discretización de las señales, resulta más natural abordar el problema de detección y diagnóstico de fallos sobre modelos en tiempo continuo con estadísticos también en tiempo continuo, para conseguir detección y diagnóstico en tiempo real (on-line). Los esquemas de detección y diagnóstico aquí presentados consisten básicamente en la generación de un residuo a partir del modelo del sistema, que se supone disponible, y su análisis posterior. Las herramientas estadísticas usadas para extraer del residuo información sobre el fallo son los contrastes de hipótesis; se pueden construir contrastes diferentes a partir de estadísticos diferentes, dando lugar así a distintos esquemas de detección y diagnóstico, que serán caracterizados desde el punto de vista de su conveniencia para la detección de distintos tipos de fallos. La regla de Bayes, de uso habitual en clasificación de patrones, es de gran ayuda también en una de las fases de diagnóstico, la del aislamiento del fallo. La validación de los métodos presentados viene dada mediante distintos ejemplos de simulación, en particular se estudia el caso de fallos en la fuente de voltaje de un circuito.