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Diagnosis in evolvable production systems
Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Nova de Lisboa, Portugal.ORCID iD: 0000-0002-0248-8180
2012 (English)Doctoral thesis, monograph (Other academic)Text
Abstract [pt]

Esta tese aborda a problemática da execução de diagnóstico em instalações industriais complexas que são compostas por um elevado número de componentes que interagem entre si no âmbito do processo de produção.

Apesar da abordagem apresentada ao problema ser geral e aplicável a várias classes de sistemas ligados em rede, o domínio dos Sistemas Evolutivos de Produção e os Sistemas Evolutions de Assembly (EPS/EAS) é utilizado como a base sobre a qual o sistema de diagnóstico proposto é implementado.

Os Sistemas Evolutivos de Produção são um paradigma de produção recente e multidisciplinar cujo sistema de controlo é baseado em arquitecturas multiagente que denotam um elevado grau de desacoplamento entre os módulos que constituem o sistema. Esta é uma característica fundamental deste tipo de sistemas que garante uma elevada robustez e tolerância a falhas. Contudo, a tolerância a falhas, por si só não é suficiente para garantir o correcto funcionamento dos sistemas. Especialmente nos modernos paradigmas de produção os aspectos de monitorização e diagnóstico exercem uma acção regulatória fundamental. Contudo no sentido de não corromper a lógica de controlo que é altamente distribuída e que, desta forma, permite a fácil reconfiguração do sistema sem limites de escalablidade, abordagens como a proposta nesta tese são fundamentais.

Neste contexto, o sistema proposto assume que a informação de diagnóstico proveniente dos métodos de diagnóstico existentes ao nível de cada um dos módulos do sistema deve ser harmonizada, transportada e considerada numa perspectiva de rede.

Desta forma torna-se possível efectuar uma análise holística do problema de diagnóstico nomeadamente do sub-problema da propagação de falhas.

Para não corromper a lógica de reconfiguração existente a abordagem proposta explora mecanismos de auto-organização e emergência ao nível de cada componente do sistema para fazer emergir o diagnóstico, focado nos aspectos da propagação de falhas, apenas explorando  informação e interações locais entre os componentes.

Assim garante-se a distribuição do sistema de diagnóstico, eliminando todo um conjunto de problemas associados a abordagem centralizadas (mais tradicionais) nomeadamente: escalabilidade, dependênia de um ponto único sujeito a falhas e os crescentes requisitos de performance computacional e complexidade algorítmica que acompanham a expansão do sistema.

Neste contexto, o presente trabalho expõe toda a problemática associada aos sistemas referidos, mostrando estatisticamente a relevância de considerar os aspectos da propagação de falhas e sugere, com validação, uma solução concreta para os desafios apresentados.

Abstract [en]

This thesis tackles the problematic of performing diagnosis in complex industrial installations composed of a high number of interacting components that participate in the production process.

The proposed diagnostic approach is itself generic and applicable to a wider range of networked systems however the Evolvable Production System (EPS) and Evolvable Assembly System (EAS) domains were considered as the basis upon which the proposed approach develops.

The Evolvable Production System paradigm gathers multidisciplinary contributions and emerged recently. Its control mechanisms are multiagent based systems and denote a high degree of decoupling between the system's modules. This is a fundamental characteristic of these systems that ensures robustness and fault tolerance. However, fault tolerance alone is not sufficient to ensure the correct functioning of such systems. In modern production paradigms monitoring and diagnosis have a fundamental regulatory role. To avoid corrupting the highly distributed control logic which is a pillar of seamless reconfiguration and scalability, approaches as the one presented in this thesis are  undamental.

In this context the proposed approach assumes that the diagnostic data produced in the traditional and existing diagnostic methods implemented at module level has to be harmonized and forwarded to a higher abstraction layer that considers a network perspective.

This allows a holistic view of the diagnostic problem and in particular of the fault-propagation sub-problem.

To avoid corrupting the distributed control and reconfiguration potential of modern production paradigms the proposed approach explores self-organization and emergence mechanisms at component level to promote the emergence of the diagnosis (from a fault propagation point of view) using only local information and interactions.

It becomes therefore possible to distribute the diagnostic system while eliminating a set of problems associated with more conservative and centralized approaches namely: scalability, dependency on single points of failure and increasing computational performance requirements and algorithmic complexity in a direct relation with the system size.

In this context, the present work exposes the before-mentioned problematic in EPS like systems, statistically showing and validating the relevance of considering fault propagation events and proposing a concrete solution for the detailed challenges.

Place, publisher, year, edition, pages
Universidade Nova de Lisboa , 2012. , 230 p.
National Category
Other Engineering and Technologies not elsewhere specified
Identifiers
URN: urn:nbn:se:liu:diva-125084OAI: oai:DiVA.org:liu-125084DiVA: diva2:902965
Opponent
Supervisors
Note

Ph.D. Thesis defended at Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Nova de Lisboa, 2012

Available from: 2016-02-15 Created: 2016-02-12 Last updated: 2016-02-15Bibliographically approved

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Ribeiro, Luis
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