UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA DIPARTIMENTO DI INFORMATICA E SISTEMISTICA DIAGNOSI DEI GUASTI ALESSANDRO DE CARLI ANNO ACCADEMICO 2004-2005.

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
Stefania Quintavalla - SSICA
Advertisements

Caratteristiche del controllo a catena aperta: un esempio
La misura in riabilitazione Giuseppe Stefanoni
Università degli Studi di Trieste
Tipologie di Controlli in Ambito Industriale
ValutaPASSI Gruppo Tecnico PASSI Nazionale Centro Nazionale di Epidemiologia, Sorveglianza e Promozione della Salute (ISS) Incontro Coordinamento Nazionale,
Inferenza Statistica Le componenti teoriche dell’Inferenza Statistica sono: la teoria dei campioni la teoria della probabilità la teoria della stima dei.
“Potenziamento della cultura della prevenzione degli infortuni e della normativa vigente rispetto a stage, tirocini e alternanza nel mondo del lavoro”.
Sistemi di Gestione della Sicurezza per le imprese a rischio di incidente rilevante 23 settembre 2004.
1 14. Verifica e Validazione Come assicurarsi che il software corrisponda alle necessità dellutente? Introdurremo i concetti di verifica e validazione.
Sistemi basati su conoscenza (agenti intelligenti) Prof. M.T. PAZIENZA a.a
Perugia 27 aprile 2000 Anno Accademico 1998/1999
INTRODUZIONE AI CONVERTITORI ANALOGICO-DIGITALI (ADC)
ALBERI DECISIONALI prima parte
Caratteristiche metrologiche degli strumenti di misura.
VALUTAZIONE DEI RISCHI
Identificazione dei sistemi:
TECNOLOGIE DEI SISTEMI DI CONTROLLO
Dipartimento di Informatica e Sistemistica TECNOLOGIE DEI SISTEMI DI CONTROLLO CONTROLLO ROBUSTO Alessandro DE CARLI Anno Accademico
ELEMENTI DI CINEMATICA
CORSO DI MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI LAUREA IN INGEGNERIA CLINICA E BIOMEDICA.
Dipartimento di Informatica e Sistemistica Alessandro DE CARLI Anno Accademico MOVIMENTAZIONE CONTROLLATA MODALITÀ DI CONTROLLO INNOVATIVE.
TECNOLOGIE DEI SISTEMI DI CONTROLLO MODALITÀ DI CONTROLLO ALESSANDRO DE CARLI ANNO ACCADEMICO Dipartimento di Informatica e Sistemistica.
Introduzione ai PLC.
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA DIPARTIMENTO DI INFORMATICA E SISTEMISTICA AUTOMAZIONE 1 IL RUOLO DELLE MODALITÀ DI CONTROLLO ALESSANDRO DE.
DATA PROCESSING UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA “LA SAPIENZA”
TECNOLOGIE DEI SISTEMI DI CONTROLLO
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA DIPARTIMENTO DI INFORMATICA E SISTEMISTICA MODEL BASED CONTROL ALESSANDRO DE CARLI ANNO ACCADEMICO
CONTROLLO DI SUPPLY CHAIN MEDIANTE TECNICHE H-INFINITO E NEGOZIAZIONE
Laboratorio di El&Tel Elaborazione numerica dei segnali: analisi delle caratteristiche dei segnali ed operazioni su di essi Mauro Biagi.
DCO Roma, CONTROLLO PRESTAZIONI IMPIANTO PROGETTO Insourcing delle attività di Assistenza Tecnica allEsercizio Operativo.
Esperimentazioni di fisica 3 AA 2010 – 2011 M. De Vincenzi
FONDAMENTI DI INFORMATICA III A2A2-1 CARATTERISTICHE E MODELLIZZAZIONE DEL LAVORO DUFFICIO Argomento 2 Approfondimento 2 CARATTERISTICHE E MODELLIZZAZIONE.
Lezione 4 Probabilità.
Lezione 1 La trasduzione delle grandezze non elettriche II parte
Intelligenza Artificiale
Progettazione di una base di dati
Dipartimento di Elettrotecnica
2 3 4 RISERVATEZZA INTEGRITA DISPONIBILITA 5 6.
Approccio statistico alla manutenzione: a Guasto vs Preventiva
La progettazione di un sistema informatico
Manutenzione degli assets produttivi
Sistemi a sensori distribuiti riflessioni tecniche
Gestimp IV Il pacchetto software GESTIMP© di Isea S.r.l., di seguito indicato con GESTIMP©, permette di gestire la supervisione e la telegestione di impianti.
ATTUATORI Dipartimento di Informatica e Sistemistica
UNIVERSITA’ POLITECNICA DELLE MARCHE
TRASDUTTORI E SENSORI.
REGOLATORI P I D UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA “LA SAPIENZA”
Dott. Ing. VINCENZO SURACI
Dott. Ing. VINCENZO SURACI
Bologna 5 febbraio 2004Forum Mobilità e Territorio Sessione tecnica: la qualità dei veicoli Sistemi diversi: peculiarità, manutenzione, costi.
PROBLEMATICHE DELLAUTOMAZIONE Dipartimento di Informatica e Sistemistica Prof. ALESSANDRO DE CARLI Dott. Ing. VINCENZO SURACI ANNO ACCADEMICO
1 AUTOMATIZZAIAUTOMATIZZAIAUTOMATIZZAIAUTOMATIZZAI S.I. SISTEMASISTEMA INFORMATIVO INFORMATIVO PROCESSOPROCESSO DECISIONALE DECISIONALE DECISIONEDECISIONE.
LE COMPONENTI DEL SISTEMA INFORMATIVO
LE COMPONENTI DEL SISTEMA INFORMATIVO
Statistica La statistica è
IL BUDGET PER CENTRI DI RESPONSABILITÀ (RESPONSIBILITY CENTER)
U.O.C. DIREZIONE TECNICA PATRIMONIALE SERVIZIO DI MANUTENZIONE LA MANUTENZIONE NELLA AUSL RIETI.
10 azioni per lo scheduling su Grid Uno scheduler per Grid deve selezionare le risorse in un ambiente dove non ha il controllo diretto delle risorse locali,
Fabio Garufi - TAADF Tecniche automatiche di acquisizione dati Sensori Prima parte.
Progettazione di basi di dati: metodologie e modelli
Analisi della pericolosità di un impianto chimico-industriale
Politecnico di Milano © 2001 William Fornaciari La tolleranza ai guasti Concetti generali Docente: William Fornaciari Politecnico di Milano
Le basi di dati.
Operazioni di campionamento CAMPIONAMENTO Tutte le operazioni effettuate per ottenere informazioni sul sito /area da monitorare (a parte quelle di analisi)
1 RACCOMANDAZIONE PER LA PREVENZIONE DEGLI EVENTI AVVERSI CONSEGUENTI AL MALFUNZIONAMENTO DEI DISPOSITIVI MEDICI / APPARECCHI ELETROMEDICALI Il malfunzionamento.
Idea progettuale: Piattaforma Mobile per l’Innovazione dei Rotabili Carmine Zappacosta.
Dispositivi di comando e controllo Dispositivi a logica programmabile.
Dal problema al programma – ciclo di sviluppo del software La scrittura del programma è solo una delle fasi del processo di sviluppo di un'applicazione.
Strumenti di controllo costi-qualità Da: Stefano Tonchia Università di Udine Progettare e gestire il sistema aziendale di misurazione delle prestazioni.
Transcript della presentazione:

UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA DIPARTIMENTO DI INFORMATICA E SISTEMISTICA DIAGNOSI DEI GUASTI ALESSANDRO DE CARLI ANNO ACCADEMICO

AUTOMAZIONE 2 MANUTENZIONE 2 PREVENTIVA PREDITTIVA CORRETTIVA LINEA DI LAVORAZIONE SATURANON SATURA

AUTOMAZIONE 2 MANUTENZIONE 3 CAUSE DEL GUASTO DEGENERATIVA ANOMALE CONDIZIONI OPERATIVE ACCIDENTALI COSTI DELLA MANUTENZIONE DIRETTIINDIRETTI MANCATA PRODUZIONE QUALITÀ DEL PRODOTTO

AUTOMAZIONE 2 REQUISITI ESSENZIALI 4 DI UN SISTEMA CONTROLLATO FUNZIONALITÀ PRESTAZIONI COSTO AFFIDABILITÀ FUNZIONALITÀ CAPACITÀ DI SVOLGERE LE ATTIVITÀ PREVISTE NELLA REALIZZAZIONE E RICHIESTE DALLUTENTE AVARIA EVENTO IN GRADO DI PROVOCARE UN COMPORTAMENTO DEL SISTEMA CONTROLLATO CHE SI DISCOSTA DA QUELLO ILLUSTRATO NELLE PRESTAZIONI ERRORE SCOSTAMENTO FRA IL COMPORTAMENTO PREVISTO E QUELLLO EFFETTIVO GUASTO EVENTO CHE PROVOCA UN COMPORTAMENTO CHE SI DISCOSTA DA QUELLO PREVISTO GUASTORILEVAZIONEERROREPROPAGAZIONEAVARIASINTOMI

AUTOMAZIONE 2 DIAGNOSI DI GUASTO 5 CONOSCENZA DELLA STRUTTURA DELLA SISTEMA DA SOTTOPORRE ALLA DIAGNOSI DEI GUASTI CONOSCENZA DELLE CONDIZIONI OPERATIVE E DELLE CONDIZIONI AMBIENTALI CONOSCENZA ANCHE NON FOR- MALIZZATA DELLA STORIA DEL SISTEMA CONOSCENZA DI ALCUNE METODO- LOGIE DI BASE DI ANALISI DI TIPO CONVENZIONALE E NON CONVEN- ZIONALE CARATTERIZZAZIONE DEI GUASTI E INDIVIDUAZIONE DELLE POSSIBILI ORIGINI PROCEDURE PER LA DIAGNOSI DI GUASTI PALESI E LATENTI AMPLIAMENTO DELLE PROCE- DURE DI MANUTENZIONE AMPLIAMENTO DELLE PROCE- DURE DI CONDUZIONE E DI GESTIONE

AUTOMAZIONE 2 CARATTERIZZAZIONE DI UN GUASTO EVIDENTE 6 GUASTO EVIDENTE COSTATAZIONE CONSISTENZA CONSEGUENZE ENTITÀ DURATA TEMPORIZZAZIONE LIMITATE CONSISTENTE IRRILEVANTE CATASTROFICHE · · ·

AUTOMAZIONE 2 CARATTERIZZAZIONE 7 ACCIDENTALE INTENZIONALE DOLOSO PER INTERVENTO ESTERNO NELLA STRUTTURA NELLA PROGETTAZIONE NELLA REALIZZAZIONE NEL FUNZIONAMENTO NEI COMPONENTI NEL FLUSSO DEI DATI ALLINTERNO ALLESTERNO PERMANENTE TEMPORANEO CAUSA ORIGINE UBICAZIONE COLLOCAZIONE PERSISTENZA RIVELAZIONE GUASTO

AUTOMAZIONE 2 CARATTERIZZAZIONE ACCIDENTALE INTENZIONALE DOLOSO NELLA PROGETTAZIONE NELLA REALIZZAZIONE NEL FUNZIONAMENTO NEI COMPONENTI NEL FLUSSO DEI DATI ALLINTERNO ALLESTERNO PERMANENTE TEMPORANEOPER INTERVENTO NELLA STRUTTURA GUASTI PROGETTAZIONEINTERAZIONESTRUTTURA

INTERVENTI METODI GUASTO CONOSCENZA ED ESPERIENZA AUTOMAZIONE 2 DAL GUASTO ALLA MANUTENZIONE9 SEGNALAZIONE INDIVIDUAZIONE DEL TIPO INDIVIDUAZIONE DELLORIGINE EFFETTI SULLA PRODUZIONE SOSTITUZIONE RIPARAZIONE PROVE DI EFFICIENZA VALUTAZIONE DELLA EFFICIENZA MANUTENZIONE DECISIONI

AUTOMAZIONE 2 MANUTENZIONE E VITA DEL COMPONENTE10 INTERVENTO DI MANUTENZIONE REVISIONE SOSTITUZIONE COMPONENTE NUOVO EFFICIENZA TEMPO DEGRADO PREVISTO INTERVENTO DI MANUTENZIONE

AUTOMAZIONE 2 INTERVENTI A SEGUITO DI GUASTO11 MANUTENZIONE PERIODICA MANUTENZIONE CORRETTIVA MANUTENZIONE SU CONDIZIONE SITUAZIONE ATTUALE IN PROSPETTIVA GUASTOSINTOMI CARATTERIZZAZIONE INTERVENTI ENTITÀ NATURA ALLOCAZIONE FUNZIONAMENTO DELLIMPIANTO IN CONDIZIONI DEGRADATE MAUTENZIONE DEL COMPONENTE GUASTO SOSTITUZIONE DEL COMPONENTE GUASTO FERMATA DELLIMPIANTO

AUTOMAZIONE 2 12 SEGNALAZIONE FUNZIONAMENTO ANOMALO ATTUATORI SISTEMA DA CONTROLLARE DISPOSITIVI DI MISURA VARIABILI DI INGRESSO VARIABILI DI USCITA u(t ) y(t ) DIAGNOSI DI GUASTO BASATA SUULA ESPERIENZA GUASTI SENSORI E DISPOSITIVI DI MISURA SENSORI E DISPOSITIVI DI MISURA SENSORI E DISPOSITIVI DI MISURA CONDUTTORE DELLIMPIANTO DECISIONE SUGLI INTERVENTI SULLA CONDUZIONE INTERVENTI SUI COMPONENTI INTERPRETAZIONE DEI VALORI OTTENUTI DALLE MISURE

AUTOMAZIONE 2 SISTEMA PER LA DIAGNOSI DEI GUASTI13 DUPLICAZIONE DEI SENSORI PROCEDURE LOGICHE DI DIAGNOSTICA MODELLO FINALIZZATO ALLA DIAGNOSI DEI GUASTI SENSORI PROCEDURE LOGICHE DI DIAGNOSTICA SEGNALATORE DI GUASTO SISTEMA SOTTO OSSEVAZIONE VARIABILI DI INGRESSO VARIABILI DI USCITA

AUTOMAZIONE 2 POSSIBILI ORIGINI DI GUASTI 14 AVARIA NELLO STRUMENTO OFF-SEF DELLO STRUMENTO ATTUATORE DISPOSITIVO DI CONTROLLO SISTEMA DA CONTROLLARE DISPOSITIVO DI MISURA y(t) y*(t) u(t) VARIAZIONE DEL GUADAGNO VARIAZIONE DELLA DINAMICA

AUTOMAZIONE 2 EFFETTI DEI VARI TIPI DI GUASTO15 OFFSET NEL DISPOSITIVO DI MISURA AVARIA NEL DISPOSITIVO DI MISURA CONDIZIONI NOMINALI DI FUNZIONAMENTO VARIAZIONE DEL GUADAGNIO VARIAZIONE DELLA DINAMICA

AUTOMAZIONE 2 16 GENERATORE DEI RESIDUI ELABORAZIONE DEI RESIDUI MODELLO DEL SISTEMA DA CONTROLLARE SEGNALAZIONE DI GUASTO ATTUATORI SISTEMA DA CONTROLLARE DISPOSITIVI DI MISURA VARIABILI DI INGRESSO VARIABILI DI USCITA u(t ) y(t ) r(t ) DIAGNOSI DI GUASTO BASATA SU MODELLO GUASTI

AUTOMAZIONE 2 EFFETTI DEI VARI TIPI DI GUASTO17 VARIAZIONE DEL GUADAGNIO VARIAZIONE DELLA DINAMICA ANDAMENTO DEL RESIDUO OFFSET NEL DISPOSITIVO DI MISURA AVARIA NEL DISPOSITIVO DI MISURA

AUTOMAZIONE 2 PROCEDURE PER LA DIAGNOSI DI GUASTO 18 VARIAZIONE DEI PARAMETRI E DELLE CONZIONI OPERATIVE ANALISI RESIDUI RIDONDANZA PIÙ SENSORI DIVERSI SENSORI DIVERSE VARIABILI ANALISI RISULTATO AVARIA STRUMENTI MODELLO RELATIVO ALLE CONDIZIONI NOMINALI DI CORRETTO FUNZIONAMENTO FORMAZIONE DEI RESIDUI DECISIONI INTERVENTI MODELLAZIONE DATA PROCESSING ANALISI STATISTICA IDENTIFICAZIONE - PARAMETRI - VARIABILI INTERNE ARCHIVIO STORICO LOGICA BINARIA LOGICA FUZZY DIRETTI SISTEMA ESPERTO MODELLO - ANALITICO - COMPORTAMENTALE - FUNZIONALE

AUTOMAZIONE 2 GUIDA ALLA MODELLAZIONE19 COMPONENTE SINGOLO VARIABILI DA UTILIZZARE PER LA DIAGNOSI DEI GUASTI ACCESSIBILI DALLESTERNO STRUTTURA INTERNA RICONDUCIBILE A POCHI ELEMENTI MODELLO STATICO E DINAMICO DEI SINGOLI ELEMENTI OTTENUTO DA RELAZIONI ANALITICHE LINEARI O FACILMENTE LINEARIZZABILI VALORE AFFIDABILE DEI PARAMETRI NOTO E/O FACILMENTE DEDU- CIBILE DALLA STRUTTURA FISICA DEI SINGOLI ELEMENTI EQUAZIONI DIFFERENZIALI NELLE VARIABILI DI STATO MODELLAZIONE PER LA DIAGNOSI DI GUASTO ISOLAMENTO DEL GUASTO INDIVIDUAZIONE DELLE CAUSE E DETERMINAZIONE DEI POSSIBILI EFFETTI

AUTOMAZIONE 2 GUIDA ALLA MODELLAZIONE20 COMPONENTE SINGOLO VARIABILI DA UTILIZZARE PER LA DIAGNOSI DEI GUASTI ACCESSI- BILI DALLESTERNO STRUTTURA INTERNA DIFFICILMENTE DESCRIVIBILE MEDIANTE UNO SCHEMA SEMPLIFICATO MODELLO STATICO E DINAMICO DEL COMPORTAMENTO GLOBALE OTTENUTO DA RELAZIONI ANALITICHE DIFFICILI DA DEFINIRE VALORE DIFFICILMENTE DEDUCIBILE DALLA STRUTTURA FISICA E DELLA CONDIZIONI OPERATIVE MODELLO NON PARAMETRICO NEL TEMPO O NELLA FREQUENZA CONOSCENZA DI UN ARCHIVIO DI VALORI DELLE VARIABILI ACCES- SIBILI DALLESTERNO E RELATIVO AL CORRETTO FUNZIONAMENTO MODELLAZIONE PER LA DIAGNOSI DI GUASTO ISOLAMENTO DEL GUASTO INDIVIDUAZIONE DEGLI EFFETTI E COLLEGAMENTO ALLE POSSIBILI CAUSE

AUTOMAZIONE 2 GUIDA ALLA MODELLAZIONE21 MODELLAZIONE PER LA DIAGNOSI DI GUASTO APPARATO SINGOLO POCHE VARIABILI ACCESSIBILI DALLESTERNO DA UTILIZZARE PER LA DIAGNOSI DEI GUASTI STRUTTURA INTERNA COSTITUITA DA VARI COMPONENTI OGNUNO CONTROLLATO IN MANIERA AUTONOMA E COORDINATA MODELLO COMPORTAMENTALE DI TIPO ANALITICO OTTENUTO ADDESTRANDO UNA RETE NEURALE ARCHIVIO DI VALORI DELLE VARIABILI RELATIVE ALLE CONDIZIONI DI CORRETTO FUNZIONAMENTO MEMORIZZATO E ACCESSIBILE DALLESTERNO MODELLO COMPORTAMENTALE DI TIPO FUNZIONALE OTTENUTO DA UN INSIEME DI RELAZIONI ESPRESSE IN LOGICA FUZZY IMPIANTO SEMPLICE ISOLAMENTO DEL GUASTO INDIVIDUAZIONE DEGLI EFFETTI E COLLEGAMENTO ALLE POSSIBILI CAUSE

AUTOMAZIONE 2 GUIDA ALLA MODELLAZIONE22 IMPIANTO COMPLESSO MOLTEPLICI VARIABILI UTILIZZATE PER LA INDIVIDUAZIONE DEI GUASTI STRUTTURA MOLTO COMPLESSA MODELLO COMPORTAMENTALE BASATO SULLA ESPERIENZA DEI CONDUTTORI DI IMPIANTO E PER LO PIÙ NON FORMALIZZATO ARCHIVIO DI VALORI DELLE VARIABILI RELATIVE ALLE CONDIZIONI DI CORRETTO FUNZIONAMENTO MEMORIZZATO E ACCESSIBILE DALLESTERNO MODELLO COMPORTAMENTALE DI TIPO INFERENZIALE MODELLAZIONE PER LA DIAGNOSI DI GUASTO RILEVAMENTO DEL GUASTO INDIVIDUAZIONE DEGLI EFFETTI E DETERMINAZIONE DEGLI INTERVENTI PER ATTENUARNE LENTITÀ MOLTE VARIABILI ACCESSIBILI DALLESTERNO POSSONO ESSERE UTILIZZATE PER LA CONDUZIONE DELLIMPIANTO COLLEGAMENTI FRA GLI APPARATI SECONDO SCHEMI PRESTABILITI MEMORIA STORICA DEL COMPORTAMENTO DELLIMPIANTO IN GENERE NON FORMALIZZATA

AUTOMAZIONE 2 METODOLOGIE DI SUPPORTO DATA PROCESSING - ELIMINAZIONE DEL RUMORE CASUALE DAI DATI MEMORIZZATI - DETERMINAZIONE DELLA BANDA PASSANTE - DETERMINAZIONE DEL CONTENUTO ARMONICO - FILTRAGGIO IN LINEA E FUORI LINEA DEI DATI MEMORIZZATI - STIMA IN LINEA DELLANDAMENTO DEL VALORE MEDIO - STIMA IN LINEA DELLA DERIVATA PRIMA E SECONDA ENTRO LA BANDA PASSANTE - STIMA IN LINEA DELLA VARIANZA DEL VALORE MEDIO - INDIVIDUAZIONE DI VALORI PREDETERMINATI E LORO INTER- PRETAZIONE IN TERMINI STATISTICI - DETERMINAZIONE DEL GRADO DI INTERAZIONI FRA SERIE STORICHE DI DATI - INTERPRETAZIONE DELLE VARIABILI IN TERMINI STATISTICI - INTERPOLAZIONE DEI DATI CON MODELLI DI VARIO TIPO - AGGREGAZIONE DI DATI SPARSI

AUTOMAZIONE 2 METOLOGIE DI SUPPORTO24 METODOLOGIE DI SUPPORTO - INDIVIDUAZIONE DEL VALORE DA ASSEGNARE AI PARAMETRI RELA- TIVI AD UNA STRUTTURA DINAMICA PREDEFINITA DALLA BASE STORICA DEI DATI, EVENTUALMENTE PRE-ELABORATI APPLICANDO APPROPRIATE PROCEDURE DI SIGNAL PROCESSING, I PROBLEMI EMERGENTI COLLEGATI ALLE METODOLOGIE DI BASE PER LA DIAGNOSI DEI GUASTI SONO: - INDIVIDUAZIONE FUORI LINEA DI MODELLI NON PARAMETRICI UTI- LIZZANDO LA BASE STORICA DEI DATI - INDIVIDUAZIONE IN TEMPO REALE DI MODELLI NON PARAMETRICI UTILIZZANDO I DATI MISURATI - STIMA IN TEMPO REALE DELLE VARIABILI INTERNE UTILIZZANDO UN MODELLO PARAMETRICO ASSEGNATO E I DATI RICAVATI DAI DISPOSITIVI DI MISURA - METODI E TECNICHE DI SIMULAZIONE DI SISTEMI CONTROLLATI DI TIPO CONTINUO E/O AD EVENTI DISCRETI - METODI E TECNICHE DI SIMULAZIONE DI SISTEMI DI ELABORAZIONE DIGITALE

AUTOMAZIONE 2 METOLOGIE DI SUPPORTO25 - INDIVIDUAZIONE DELLE CLASSI DI APPARTENENZA RELATIVE A SERIE STORICHE DI DATI - INDIVIDUAZIONE DELLE REGOLE DI INFERENZA IN FUNZIONE DELLA CONOSCENZA DEL FENOMENO E DELLE CLASSI DI APPARTENENZA IN CUI SONO STATI INQUADRATI I DATI RELATIVI ALLA SERIE STORICA ASSEGNATA - OTTIMIZZAZIONE CON TECNICHE CONVENZIONALI ED EVOLUTIVE - ADDESTRAMENTO DI UNA RETE NEURALE PER RICAVARE UN MO- DELLO COMPORTAMENTALE IN FUNZIONE DELLA BASE STORICA DEI DATI RELATIVI ALLE VARIABILI DI INGRESSO E ALLE VARIABILI DI USCITA - AGGIORNAMENTO IN LINEA DI UNA RETE NEURALE IN FUNZIONE DEI DATI MISURATI - VALUTAZIONE DI FENOMENI IN TERMINI PROBABILISTICI

AUTOMAZIONE 2 CONCLUSIONI 26 CONOSCENZA DELLA STRUTTURA DELLA SISTEMA DA SOTTOPORRE ALLA DIAGNOSI DEI GUASTI CONOSCENZA DELLE CONDIZIONI OPERATIVE E DELLE CONDIZIONI AMBIENTALI CONOSCENZA ANCHE NON FOR- MALIZZATA DELLA STORIA DEL SISTEMA CONOSCENZA DI ALCUNE METODO- LOGIE DI BASE DI ANALISI DI TIPO CONVENZIONALE E NON CONVEN- ZIONALE CARATTERIZZAZIONE DEI GUASTI E INDIVIDUAZIONE DELLE POSSIBILI ORIGINI PROCEDURE PER LA DIAGNOSI DI GUASTI PALESI E LATENTI AMPLIAMENTO DELLE PROCE- DURE DI MANUTENZIONE AMPLIAMENTO DELLE PROCE- DURE DI CONDUZIONE E DI GESTIONE

AUTOMAZIONE 2 LALBERO DELLA AFFIDABILITÀ 27 DISPONIBILITÀ AFFIDABILITÀ SICUREZZA RISERVATEZZA INCOLUMITÀ MANUTENIBILITÀ AVARIE ERRORI GUASTI ATTRIBUTI MODALITÀ SINTOMI AFFIDABILITÀ PREVENZIONE GUASTI TOLLERANZA GUASTI ELIMINAZIONE GUASTI PREVISIONE GUASTI

AUTOMAZIONE 2 NOMENCLATURA28 GUASTO (FAULT) AVARIA (FAILURE) MALFUNZIONAMENTO (MALFUNCTION) ERRORE (ERROR) SCOSTAMENTO NON PREVISTO DI UNA O PIÙ PROPRIETÀ CARATTERIZZANTI LE CONDIZIONI DI FUNZIONAMENTO ACCETTABILI, USUALI, STANDARD OPPURE IL VALORE DI UNO O DI PIÙ PARAMETRI INTERRUZIONE PERMANENTE DELLA CAPACITÀ DI OTTENERE DA UN SISTE- MA PIÙ O MENO COMPLESSO LE FUNZIONALITÀ PREVISTE NELLE CONDIZIO- NI OPERATIVE USUALI IRREGOLARITÀ INTERMITTENTE E/CASUALE NEL RAGGIUNGIMENTO DELLA FUNZIONALITÀ DESIDERATA SCOSTAMENTO FRA IL VALORE MISURATO O CALCOLATO DI UNA VARIABI-LE DAL SUO VALORE CORRETTO O NOMINALE DISTURBO (DISTURBANCE) AZIONI SCONOSCIUTE, CASUALI, IMPREVEDIBILI CHE ALTERANO IL FUNZIONAMENTO DEL SISTEMA

AUTOMAZIONE 2 NOMENCLATURA29 RESIDUO (RESIDUAL) SINTOMO (SYMTOM) INDICATORE DI GUASTO OTTENUTO CONFRONTANDO LO SCOSTAMENTO FRA IL VALORE MISURATO DI UNA VARIABILE E QUELLO OTTENUTO DAL MODELLO DI FUNZIONAMENTO RELATIVO ALLE CONDIZIONI NOMINALI DI RIFERIMENTO CAMBIAMENTO DI UNA QUANTITÀ OSSERVABILE DAL VALORE NOMINALE DI RIFERIMENTO RILEVAZIONE DI GUASTO (FAULT DETECTION) ISOLAMENTO DI GUASTO (FAULT ISOLATION) DETERMINAZIONE CHE È STATO VERIFICATO UN GUASTO DETERMINAZIONE DEL TIPO DI GUASTO, DELLELEMENTO CHE NE È AFFET- TO E DELLISTANTE DI TEMPO IN CUI SI È VERIFICATO IDENTIFICAZIONE DEL GUASTO (FAULT IDENTIFICATION) DETERMINAZIONE DELLA ENTITÀ DEL GUASTO E DELLA SUA DURATA DIAGNOSI DI GUASTO (FAULT DIAGNOSIS) DETERMINAZIONE ORIGINE DEL GUASTO

AUTOMAZIONE 2 ASPETTI INNOVATIVI30 DETERMINAZIONE CONTINUA E IN TEMPO REALE DELLE CONDIZIONI OPERATIVE DI UN SISTEMA CON INDIVIDUAZIONE SEGNALAZIONE DI CONDIZIONI DI FUNZIONAMENTO ANOMALE MONITORAGGIO (MONITORING) VISUALIZZAZIONE IN TEMPO REALE DELLE CONDIZIONI OPERATIVE CON POSSIBILITÀ DI INTERVENTO IN CASO DI GUASTO SUPERVISIONE (SUPERVISION) DESCRIZIONE IN TERMINI QUANTITATIVI DEL COMPORTAMENTO DI UN SISTEMA TRAMITE RELAZIONI STATICHE E DINAMICHE FRA LE VARIABILI E I PARAMETRI MODELLO QUANTITATIVO (QUANTITATIVE MODEL) DESCRIZIONE IN TERMINI QUALITATIVI DEL COMPORTAMENTO DI UN SISTEMA TRAMITE RELAZIONI DEL TIPO CAUSA-EFFETTO (IF…THEN …ELSE) FRA LE VARIABILI MODELLO QUALITATIVO (QUALITATIVE MODEL) DESCRIZIONE TRAMITE RELAZIONI STATICHE E/O DINAMICHE IN GRADO DI FORNIRE I SINTOMI DEL GUASTO IN FUNZIONE DI SPECIFICHE VARIABILI DI INGRESSO MODELLO DIAGNOSTICO (DIAGNOSTIC MODEL)

AUTOMAZIONE 2 ASPETTI INNOVATIVI31 CAPACITÀ DI UN SISTEMA DI RAGGIUNGERE LA FUNZIONALITÀ DESIDERA-TA NELLE CONDIZIONI OPERATIVE STABILITE REGOLARITÀ DI FUNZIONEMENTO (RELIABILITY) CAPACITÀ DI UN SISTEMA DI NON CAUSARE DANNI A PERSONE E COSE DURANTE IL FUNZIONAMENTO SICUREZZA DI FUNZIONEMENTO (SAFETY) CAPACITÀ DI UN SISTEMA DI FUNZIONARE CORRETTAMENTE ED EFFICACEMENTE NEL TEMPO DISPONIBILITÀ (AVAILABILITY) GUASTO IN GRADO DI PROVOCARE VARIAZIONI IMPROVVISE DI TIPO A GRADINO NELLE VARIABILI UTILIZZATE PER SEGNALARE LA PRESENZA DI CONDIZIONI ANOMALI DI FUNZIONAMENTO GUASTO IMPROVVISO (ABRUPT FAULT) GUASTO INCIPIENTE (INCIPIENT FAULT) GUASTO IN GRADO DI PROVOCARE VARIAZIONI CONTINUE DI TIPO A RAMPA NELLE VARIABILI UTILIZZATE PER SEGNALARE LA PRESENZA DI CONDIZIONI ANOMALI DI FUNZIONAMENTO

AUTOMAZIONE 2 ASPETTI INNOVATIVI32 GUASTO IN GRADO DI PROVOCARE VARIAZIONI CASUALI DI DURATA LIMITATA NELLE VARIABILI UTILIZZATE PER SEGNALARE LA PRESENZA DI CONDIZIONI ANOMALI DI FUNZIONAMENTO GUASTO INTERMITTENTE (INTERMITTENT FAULT) GUASTO ADDITIVO (ADDITIVE FAULT) GUASTO IN GRADO DI ALTERARE LANDAMENTO DELLE VARIABILI UTILIZ- ZATE PER SEGNALARE LA PRESENZA DI CONDIZIONI ANOMALI DI FUNZIO- NAMENTO, AD ESEMPIO OFFSET DI UN SENSORE GUASTO MOLTIPLICATIVO (MULTIPLICATIVE FAULT) GUASTO IN GRADO DI PROVOCARE UNA ALTERAZIONE DELLA AMPIEZZA DELLE VARIABILI UTILIZZATE PER SEGNALARE LA PRESENZA DI CONDI- ZIONI ANOMALI DI FUNZIONAMENTO SENZA MODIFICARNE LANDAMENTO LANDAMENTO

AUTOMAZIONE 2 CONCLUSIONI 33

AUTOMAZIONE 2 MANUTENZIONE 34 MANUTENZIONE PREVENTIVA PREDITTIVA CORRETTIVA LINEA DI LAVORAZIONE SATURANON SATURA

AUTOMAZIONE 2 MANUTENZIONE 35 CAUSE DEL GUASTO DEGENERATIVA ANOMALE CONDIZIONI OPERATIVE ACCIDENTALI COSTI DELLA MANUTENZIONE DIRETTIINDIRETTI MANCATA PRODUZIONE QUALITÀ DEL PRODOTTO

AUTOMAZIONE 2 CONCLUSIONI 36

AUTOMAZIONE 2 CONCLUSIONI 37

AUTOMAZIONE 2 CONCLUSIONI 38