| Summary: | Este trabalho tem como objetivo desenvolver uma técnica para a detecção, identificação e reconfiguração de falhas múltiplas em sensores (DIRFMS) de sistemas lineares invariantes no tempo utilizando a abordagem da redundância analítica. Ele é o resultado do estudo de várias técnicas de detecção e identificação de falhas encontradas na literatura que utilizam à técnica de observadores de estado, devido à sua rapidez de resposta, mas que, originalmente, foram desenvolvidas para detectar e identificar falhas simples em sensores. Dentre as técnicas estudadas duas foram selecionadas e estendidas para detectar e identificar falhas múltiplas em sensores. Este trabalho também desenvolveu nova técnica, que foi testada com três auto-estruturas diferentes do observador de Luenberger, para detectar e identificar falhas múltiplas em sensores. Vários estudos de casos, baseados num modelo linearizado e com parâmetros congelados inspirado em um Veículo Lançador de Satélites (VLS), são apresentados para comparar o desempenho das duas técnicas selecionadas e estendidas e da técnica desenvolvida. Dentre elas, a que apresentou o melhor desempenho foi escolhida; e, para tornar os estudos mais realistas, foram também avaliadas as influências dos ruídos nos sensores. Após desenvolver tal subsistema de detecção e identificação das falhas múltiplas em sensores, um subsistema para a reconfiguração da lei de controle foi projetado visando manter a planta controlada estável, mesmo quando um ou vários sensores falharem. Os resultados mostram que a técnica escolhida consegue detectar, identificar e reconfigurar falhas múltiplas em sensores dentro das hipóteses adotadas e das condições simuladas. Finalmente, foi verificada a influência das perturbações nos atuadores e das variações de parâmetros na dinâmica da planta no subsistema DIRFMS. === This work has as objective to develop a technique for the detection, identification and reconfiguration of multiple faults in sensors of linear time invariant systems using the analytical redundancy approach. It is the result of the study of several fault detection and identification techniques found in the literature, that use the state observer method due its speed of response but that, originally, were developed for single faults in sensors. Among the techniques studied, we selected two of them and extended it to detect and identify multiple faults in sensors. This work also developed a new technique, which was tested with three different Luenberger observer eigenstructure, to detect and identify multiple faults in sensors. Several case studies, based on a linearized and frozen model inspired in a Satellite Launcher Vehicle VLS, are presented to compare the two selected and extended techniques and the developed techniques. Among these techniques, that one with the best performance was chosen; and, to make the studies more realistic, the influences of the noises in its sensors were evaluated. After developing such detection and identification subsystem for multiple faults in sensors, a subsystem to reconfigure the control law was designed, aiming to keep the controlled plant stable when one or more sensors fail. The results show that the chosen technique can detect, identify and reconfigure multiple faults in sensors under the hypotheses assumed and the conditions simulated. Finally, the influence of disturbances in the actuators and the parameters variation in the plant dynamics were evaluated on the DIRFMS subsystem.
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