Resumen

La tecnología tolerante a fallos se utiliza a menudo para mejorar la fiabilidad de los sistemas. Sin embargo, la alta fiabilidad dificulta la obtención de suficientes muestras de fallos, lo que da lugar a una incertidumbre epistémica que aumenta significativamente los retos en el diagnóstico de estos sistemas. En este artículo se propone una novedosa estrategia de diagnóstico dinámico para sistemas complejos con el fin de mejorar la eficiencia del diagnóstico, que hace un uso completo del árbol dinámico de fallos, las redes bayesianas (BN), la teoría de conjuntos difusos y TOPSIS. En concreto, utiliza un árbol de fallos dinámico para modelar los modos de fallo dinámicos y evalúa las tasas de fallo de los eventos básicos utilizando conjuntos difusos para tratar la incertidumbre epistémica. Además, genera información cualitativa de la estructura basándose en diagramas de decisión binarios de supresión cero y calcula parámetros cuantitativos proporcionados por el análisis de fiabilidad utilizando un enfoque híbrido. Además, se incorporan datos de sensores para actualizar la información cualitativa y los parámetros cuantitativos. La información cualitativa, los parámetros cuantitativos y el resultado del diagnóstico previo se tienen en cuenta para diseñar una nueva estrategia de diagnóstico dinámico que pueda localizar el fallo al menor coste. Por último, se presenta un estudio de caso para verificar el enfoque desarrollado y demostrar su eficacia.

• Materias:Redes de sensores Sensores inalámbricos Sistema de sensores Sensor inteligente Sensores electroquímicos
• Subjects:Sensor networks Wireless sensors Sensor system Intelligent sensor Electrochemical sensors
• Palabras claves:árbol de fallos dinámico, parámetros cuantitativos, incertidumbre epistémica, nueva estrategia de diagnóstico dinámico, novedosa estrategia de diagnóstico dinámico, diagramas de decisión binarios, modos de fallo dinámicos, teoría de conjuntos difusos, resultado del diagnóstico anterior, información cualitativa de la estructura
• Keywords:dynamic fault tree, quantitative parameters, epistemic uncertainty, new dynamic diagnosis strategy, novel dynamic diagnosis strategy, binary decision diagrams, dynamic fault modes, fuzzy sets theory, previous diagnosis result, qualitative structure information