Mitigação de falhas críticas em sistemas produtivos.

O cenário competitivo e globalizado em que as empresas estão inseridas, sobretudo a partir do século XXI, associados a ciclos de vida cada vez menores dos produtos, rigorosos requisitos de qualidade, além de políticas de preservação do meio ambiente, com redução de consumo energético e de recursos hídricos, somadas às exigências legais de melhores condições de trabalho, resultaram em uma quebra de paradigma nos processos produtivos até então concebidos. Como solução a este novo cenário produtivo pode-se citar o extenso uso da automação industrial, fato que resultou em sistemas cada vez mais complexos, tanto do ponto de vista estrutural, em função do elevado número de componentes, quanto da complexidade dos sistemas de controle. A previsibilidade de todos os estados possíveis do sistema torna-se praticamente impossível. Dentre os estados possíveis pode-se citar os estados de falha que, dependendo da severidade do efeito associado à sua ocorrência, podem resultar em sérios danos para o homem, o meio ambiente e às próprias instalações, caso não sejam corretamente diagnosticados e tratados. Fatos recentes de catástrofes relacionadas à sistemas produtivos revelam a necessidade de se implementar medidas para prevenir e para mitigar os efeitos da ocorrência de falhas, com o objetivo de se evitar a ocorrência de catástrofes. De acordo com especialistas, os Sistemas Instrumentados de Segurança SIS, referenciados em normas como a IEC 61508 e IEC 61511, são uma solução para este tipo de problema. Trabalhos publicados tratam de métodos para a implementação de camadas SIS de prevenção, porém com escassez de trabalhos para camadas SIS de mitigação. Em função do desconhecimento da dinâmica do sistema em estado de falha, técnicas tradicionais de modelagem tornam-se inviáveis. Neste caso, o uso de inteligência artificial, como por exemplo a lógica fuzzy, pode se tornar uma solução para o desenvolvimento do algoritmo de controle, associadas a ferramentas de edição, modelagem e geração dos códigos de controle. A proposta deste trabalho é apresentar uma sistemática para a implementação de um sistema de controle para a mitigação de falhas críticas em sistemas produtivos, com referência às normas IEC 61508/61511, com ação antecipativa à ocorrência de catástrofes.

Alterações em adrenais de cães relacionadas à morte súbita ou agônica: análise morfométrica, histopatológica, imunoistoquímica e correlação com os níveis de adrenalina e noradrenalina na medula adrenal

A necropsia é essencial para a identificação da causa de morte e dos processos que culminaram no óbito do animal. O presente estudo visou à pesquisa da real ocorrência de morte súbita e inesperada em cães submetidos à necropsia, e à determinação da discrepância entre as suspeitas dos proprietários em relação ao estado de saúde prévio e à causa de morte de seus cães, quando comparadas às conclusões necroscópicas. Este trabalho também focou nas alterações morfológicas e funcionais nas glândulas adrenais de cães necropsiados, a fim de se estudar a aplicação de possíveis marcadores da resposta adrenal ao estresse sofrido pelo animal na iminência do óbito. Foram utilizados os dados de 82 cães necropsiados na FMVZ-USP para análise da ocorrência real de morte súbita nestes animais. As alterações morfológicas nas adrenais de 46 cães necropsiados foram avaliadas através de análises morfométricas e histopatológicas. Também foram avaliados os índices de proliferação e apoptose nas células do córtex adrenal em relação à causa de morte do animal, através da marcação imunoistoquímica para o antígeno nuclear de proliferação celular (PCNA) e para BAX e Bcl-2, proteínas envolvidas na regulação da apoptose. A análise das alterações funcionais sofridas pelas adrenais focou na quantificação das concentrações das catecolaminas adrenalina e noradrenalina na medula adrenal dos cães por cromatografia líquida de alta eficiência com detecção eletroquímica (CLAE-DE). Dentre os resultados encontrados, a suspeita do proprietário de que seu cão sofreu uma morte súbita e inesperada é muito maior do que a real ocorrência deste tipo de morte em cães, sendo o óbito por decorrência de complicações de doenças muito mais frequente. As características morfométricas das adrenais dos cães apresentaram maior influência pelo peso corpóreo do animal e pela presença ou ausência de hiperplasia cortical do que pela associação com doenças crônicas ou condições agudas. Cães que vieram a óbito em decorrência de complicações de doenças crônicas exibiram fibrose em região corticomedular e focos de infiltrado inflamatório, ausentes nos animais com morte súbita ou doenças agudas, além de maior ocorrência de hiperplasia adrenocortical. Cães que sofriam de alterações cardíacas crônicas apresentaram alterações histopatológicas significativas mais marcantes em suas adrenais, como necrose, fibrose e depleção vacuolar cortical. Por outro lado, a congestão severa nas adrenais foi um achado mais frequente nos animais previamente saudáveis que sofreram morte súbita ou que vieram a óbito por doenças agudas. A avaliação dos índices de proliferação celular e apoptose no córtex das adrenais através da marcação imunoistoquímica para PCNA e BAX e Bcl-2, respectivamente, não apresentou potencial relevante para o estudo dos efeitos do estresse por doenças crônicas sobre as adrenais de cães. As concentrações de adrenalina e noradrenalina na medula adrenal se mostraram muito maiores em cães machos quando comparados às fêmeas. Os achados deste estudo podem auxiliar nas conclusões da necropsia, sendo especialmente relevantes em casos médico-legais, nos quais todos os achados possíveis devem ser relatados e analisados a fim de se prover um diagnóstico preciso, seguro e incontroverso

Multiclassificador inteligente de falhas no domínio do tempo em motores de indução trifásicos alimentados por inversores de frequência

Os motores de indução desempenham um importante papel na indústria, fato este que destaca a importância do correto diagnóstico e classificação de falhas ainda em fase inicial de sua evolução, possibilitando aumento na produtividade e, principalmente, eliminando graves danos aos processos e às máquinas. Assim, a proposta desta tese consiste em apresentar um multiclassificador inteligente para o diagnóstico de motor sem defeitos, falhas de curto-circuito nos enrolamentos do estator, falhas de rotor e falhas de rolamentos em motores de indução trifásicos acionados por diferentes modelos de inversores de frequência por meio da análise das amplitudes dos sinais de corrente de estator no domínio do tempo. Para avaliar a precisão de classificação frente aos diversos níveis de severidade das falhas, foram comparados os desempenhos de quatro técnicas distintas de aprendizado de máquina; a saber: (i) Rede Fuzzy Artmap, (ii) Rede Perceptron Multicamadas, (iii) Máquina de Vetores de Suporte e (iv) k-Vizinhos-Próximos. Resultados experimentais obtidos a partir de 13.574 ensaios experimentais são apresentados para validar o estudo considerando uma ampla faixa de frequências de operação, bem como regimes de conjugado de carga em 5 motores diferentes.

Desenvolvimento de um método para diagnose de falhas na operação de navios transportadores de gás natural liquefeito através de redes bayesianas.

O Gás Natural Liquefeito (GNL) tem, aos poucos, se tornado uma importante opção para a diversificação da matriz energética brasileira. Os navios metaneiros são os responsáveis pelo transporte do GNL desde as plantas de liquefação até as de regaseificação. Dada a importância, bem como a periculosidade, das operações de transporte e de carga e descarga de navios metaneiros, torna-se necessário não só um bom plano de manutenção como também um sistema de detecção de falhas que podem ocorrer durante estes processos. Este trabalho apresenta um método de diagnose de falhas para a operação de carga e descarga de navios transportadores de GNL através da utilização de Redes Bayesianas em conjunto com técnicas de análise de confiabilidade, como a Análise de Modos e Efeitos de Falhas (FMEA) e a Análise de Árvores de Falhas (FTA). O método proposto indica, através da leitura de sensores presentes no sistema de carga e descarga, quais os componentes que mais provavelmente estão em falha. O método fornece uma abordagem bem estruturada para a construção das Redes Bayesianas utilizadas na diagnose de falhas do sistema.