Diagnóstico de fallos de sensores combinado basado en señales y modelos para un generador de inducción de doble alimentación

Se considera el problema de detección y aislamiento de fallos (FDI) multiplicativos y/o aditivos en los sensores de corriente de un generador de inducción de doble alimentación (DFIG) en presencia de incertidumbre en el modelo. Se propone un generador de residuos basado en el modelo DFIG utilizando la estructura del esquema clásico de observador generalizado. Sin embargo, cada observador en este esquema es reemplazado por un filtro de detección de fallos robusto H\_/ H_ seguido de un observador tipo Kalman. Este último atenúa aún más el efecto de las incertidumbres de modelado en los residuos. Aprovecha el patrón específico inducido por la naturaleza trifásica balanceada de todas las señales eléctricas. Resulta que el problema de FDI equivale a detectar un cambio abrupto en la media del vector de residuos en el caso de fallo aditivo, o la aparición de ondas sinusoidales superpuestas a un vector de ruido blanco en el caso de fallo multiplicativo. Un algoritmo de decisión compuesto por una combinación de algoritmos de razón de verosimilitud generalizada nos permite detectar y aislar los fallos de sensor aditivos y multiplicativos. El sistema completo de FDI se prueba a través de simulaciones en un DFIG controlado.