| Summary: | O uso de abordagens padrão para a concepção e o desenvolvimento de estruturas de controle automático para sistemas complexos, podem incorrer em degradação de performance operacional com perda das margens de estabilidade e de segurança, caso falhas de sensores ou de atuadores ocorram. Tais falhas, as quais representam perdas locais no sistema como um todo, podem potencialmente evoluir para falência do sistema de controle se não forem eliminadas ou mitigadas em tempo e medida adequados. Tais eventos não são aceitáveis, dado que os mesmos representam a perda completa das capacidades originais de segurança ou de missão. Desta forma, este trabalho visa estudar o problema de detecção e diagnóstico de falhas em sistemas de controle reconfiguráveis, de forma a propor uma metodologia enquanto solução a tal problemática, baseada no chamado domínio ${"}$frequência-estrutura${"}$. A fim de que sejam atingidos os objetivos propostos, são tomados os seguintes passos: 1) Revisão de literatura sobre métodos disponíveis para detecção e diagnóstico de falhas, assim como de reconfiguração de controle; 2) A partir de um modelo LTI genérico, é proposto um repertório de falhas de sensores e de atuadores, as falhas são modeladas e caracterizadas, considerando então para cada modelo/modo de falha (a) como as topologias das malhas de controle - i.e., as estruturas - são afetadas, (b) qual é o impacto gerado (propagação temporal) nas malhas de controle, (c) quais são os conteúdos espectrais específicos; (3) é proposto um método que se baseia nas potências espectrais de um conjunto pré-determinado de resíduos (de sensores e de atuadores) e no uso de clusterização como meio de obtenção dos limiares de falhas; (4) o método é testado com complexidade incremental, a partir de um modelo linear sem ruído e de 1-DOF, sem capacidade de reconfiguração, até um modelo não-linear e ruidoso, com 3-DOF e dotado de redundâncias para reconfiguração de sensores e de atuadores. Os numerosos resultados mostram que o método diagnostica as falhas modeladas, mesmo na presença de acoplamento MIMO, não linearidades giroscópicas inerentes, e ruídos e distúrbios significativos, na planta usada, sugerindo sua aplicabilidade a casos mais gerais e difíceis. === The use of standard approaches for the conception and development of automatic control structures for complex systems may inccur in operational performance degradation with loss of stability and safety margins, when sensor or actuator faults occur. These faults, which represent local losses within the overall control system, may potentially evolve to system failure if not eliminated or mitigated in proper time and measure. Such an event is not acceptable, since it represents the complete loss either of the original safety or mission capabilities. Therefore, this work studies the problem of fault detection and diagnosis in reconfigurable control systems, and proposes a new method to solve such problem, which is based on the so called ${"}$frequency-structure${"}$ domain. To accomplish the proposed goals, the following steps are undertaken: 1) A literature review on available fault detection and diagnosis methods is presented, as well as those for control reconfiguration; 2) Starting from a generic view of a LTI system, a set of sensor and actuator faults is proposed, the faults are modelled and characterized, considering for each fault/faulty mode (a) how the control loops topologies - i.e., the structure - are affected, (b) what is the impact (timewise propagation) caused on the control loops, (c) what are the spectral contents; 3) a method is proposed, which is itself based on the spectral power of pre-determined model-based residuals (sensors and actuators), and uses clusterization as means for obtaining thresholds; (4) the method is tested with incremental complexity, batchwise and recursively, from an initial noiseless, linear, 1-DOF control system without reconfiguration capabilities; to a noisy, non-linear, 3-DOF one, itself capable of sensor and actuator reconfigurations. The numerous results show that the method diagnoses the modeled faults, even in the presence of MIMO coupling, inherent gyroscopic nonlinearities and significant noises and disturbances in the plant used, suggesting its applicability to more general and difficult cases.
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