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Sistema híbrido para detecção e diagnóstico de falhas em sistemas dinâmicos

By Marcelo Roberto Bastos Guerra Vale

Abstract

As indústrias estão cada vez mais rigorosas quando o assunto é segurança, tanto para evitar prejuízos financeiros com acidentes e baixa produtividade, quanto para preservar o meio ambiente. Diante dos grandes acidentes em todo o mundo envolvendo aeronaves e processos industriais (nucleares, petroquímicos etc) procurou-se investir em sistemas que pudessem detectar e diagnosticar falhas (FDD-Fault Detection and Diagnosis). Os sistemas FDD podem evitar eventuais falhas auxiliando o homem na manutenção e troca de equipamentos defeituosos. Nos dias de hoje os assuntos que envolvem detecção, isolamento, identificação e diagnóstico de falhas estão ganhando força no meio acadêmico e industrial. Diante deste impulso, neste trabalho será discutido a importância do estudo de técnicas que possam auxiliar o desenvolvimento de sistemas de detecção e diagnóstico de falhas e proposto um método híbrido para a detecção e diagnóstico de falhas em sistemas dinâmicos. Um breve histórico é apresentado de forma a contextualizar as técnicas utilizadas no trabalho. A detecção de falhas pelo sistema proposto é baseada em observadores de estado juntamente com outras técnicas estatísticas. A ideia principal é utilizar o próprio observador, para além de servir como redundância analítica, permitir a criação de um resíduo que será utilizado na detecção da falha e também no seu diagnóstico. Um banco de assinaturas auxiliará o sistema de identificação de falhas, que, baseado nas assinaturas oriundas das análises de tendência do sinal do resíduo e sua derivada, irá realizar a classificação das falhas baseada em uma árvore de decisão. Este sistema FDD será submetido a alguns testes e validações em duas plantas: uma planta simulada de tanques acoplados e em uma planta didática com instrumentação industrial. Os resultados colhidos desses ensaios se mostraram satisfatórios para um grupo de falhas testadas e serão discutidos no decorrer do trabalhoThe industries are getting more and more rigorous, when security is in question, no matter is to avoid financial damages due to accidents and low productivity, or when it s related to the environment protection. It was thinking about great world accidents around the world involving aircrafts and industrial process (nuclear, petrochemical and so on) that we decided to invest in systems that could detect fault and diagnosis (FDD) them. The FDD systems can avoid eventual fault helping man on the maintenance and exchange of defective equipments. Nowadays, the issues that involve detection, isolation, diagnose and the controlling of tolerance fault are gathering strength in the academic and industrial environment. It is based on this fact, in this work, we discuss the importance of techniques that can assist in the development of systems for Fault Detection and Diagnosis (FDD) and propose a hybrid method for FDD in dynamic systems. We present a brief history to contextualize the techniques used in working environments. The detection of fault in the proposed system is based on state observers in conjunction with other statistical techniques. The principal idea is to use the observer himself, in addition to serving as an analytical redundancy, in allowing the creation of a residue. This residue is used in FDD. A signature database assists in the identification of system faults, which based on the signatures derived from trend analysis of the residue signal and its difference, performs the classification of the faults based purely on a decision tree. This FDD system is tested and validated in two plants: a simulated plant with coupled tanks and didactic plant with industrial instrumentation. All collected results of those tests will be discusse

Topics: Sistema de Detecção e Diagnóstico de Falhas. Árvore de Decisão. Observador de Estado, Fault Detection and Diagnosis (FDD). Decision Trees. State Observer, CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Year: 2014
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.RI_UFRN:oai:repositorio:123456789/15255
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