SOFTWARE FOR FAULT DIAGNOSIS USING KNOWLEDGE MODELS IN PETRI NETS

Los sistemas de diagnóstico de fallas en empresas asociadas al sector eléctrico requieren propiedades de precisión y flexibilidad cuando surgen eventos de falla. Actualmente existen sistemas que pretenden mejorar el proceso de diagnóstico mediante varios métodos y técnicas computacionales, reduciendo el tiempo de respuesta a perturbaciones. Sin embargo, son pocas las propuestas que unifican modelos gráficos de conocimiento con las señales de un proceso que pueden ofrecer dispositivos como controladores lógicos programables (PLCs). Este artículo propone un software novedoso guiado por modelos basados en redes de Petri e integrado con señales del proceso, para el diagnóstico de falla en centrales de generación eléctrica. Un caso de estudio demuestra la flexibilidad y adaptabilidad del software cuando nuevas nociones en los modelos de conocimiento cambian, sin realizar procedimientos de reingeniería al software.