Estudos de estratégias de identificação paramétrica para detecção e diagnóstico de faltas em um processo industrial do tipo tanques comunicantes

Esta dissertação apresenta uma técnica para detecção e diagnósticos de faltas incipientes. Tais faltas provocam mudanças no comportamento do sistema sob investigação, o que se reflete em alterações nos valores dos parâmetros do seu modelo matemático representativo. Como plataforma de testes, foi elaborado um modelo de um sistema industrial em ambiente computacional Matlab/Simulink, o qual consiste em uma planta dinâmica composta de dois tanques comunicantes entre si. A modelagem dessa planta foi realizada através das equações físicas que descrevem a dinâmica do sistema. A falta, a que o sistema foi submetido, representa um estrangulamento gradual na tubulação de saída de um dos tanques. Esse estrangulamento provoca uma redução lenta, de até 20 %, na seção desse tubo. A técnica de detecção de falta foi realizada através da estimação em tempo real dos parâmetros de modelos Auto-regressivos com Entradas Exógenas (ARX) com estimadores Fuzzy e de Mínimos Quadrados Recursivos. Já, o diagnóstico do percentual de entupimento da tubulação foi obtido por um sistema fuzzy de rastreamento de parâmetro, realimentado pela integral do resíduo de detecção. Ao utilizar essa metodologia, foi possível detectar e diagnosticar a falta simulada em três pontos de operação diferentes do sistema. Em ambas as técnicas testadas, o método de MQR teve um bom desempenho, apenas para detectar a falta. Já, o método que utilizou estimação com supervisão fuzzy obteve melhor desempenho, em detectar e diagnosticar as faltas aplicadas ao sistema, constatando a proposta do trabalho.

Metodologia baseada em sistema fuzzy intervalar do tipo-2 para detecção e identificação de faltas de incipientes em motores de indução

Desde a incorporação da automação no processo produtivo, a busca por sistemas mais eficientes, objetivando o aumento da produtividade e da qualidade dos produtos e serviços, direcionou os estudos para o planejamento de estratégias que permitissem o monitoramento de sistemas com o intuito principal de torna-los mais autônomos e robustos. Por esse motivo, as pesquisas envolvendo o diagnóstico de faltas em sistemas industriais tornaram-se mais intensivas, visto a necessidade da incorporação de técnicas para monitoramente detalhado de sistemas. Tais técnicas permitem a verificação de perturbações, falta ou mesmo falhas. Em vista disso, essa trabalho investiga técnicas de detecção e diagnostico de faltas e sua aplicação em motores de indução trifásicos, delimitando o seu estudo em duas situações: sistemas livre de faltas, e sobre atuação da falta incipiente do tipo curto-circuitoparcial nas espiras do enrolamento do estator. Para a detecção de faltas, utilizou-se analise paramétrica dos parâmetros de um modelo de tempo discreto, de primeira ordem, na estrutura autoregressivo com entradas exógenas (ARX). Os parâmetros do modelo ARX, que trazem informação sobre a dinâmica dominante do sistema, são obtidos recursivamente pela técnica dos mínimos quadrados recursivos (MQR). Para avaliação da falta, foi desenvolvido um sistema de inferência fuzzy (SIF) intervala do tipo-2, cuja mancha de incerteza ou footprint of uncertainty (FOU), características de sistema fuzzy tipo-2, é ideal como forma de representar ruídos inerentes a sistemas reais e erros numéricos provenientes do processo de estimação paramétrica. Os parâmetros do modelo ARX são entradas para o SIF. Algoritmos genéricos (AG’s) foram utilizados para otimização dos SIF intervalares tipo-2, objetivando reduzir o erro de diagnóstico da falta identificada na saída desses sistemas. Os resultados obtidos em teste de simulação computacional demonstram a efetividade da metodologia proposta.

Estratégia de identificação paramétrica aplicada à modelagem fenomenológica de um sistema do tipo correia transportadora industrial para fins de detecção de faltas

Os sistemas do tipo correia transportadora, são sistemas essenciais para grandes empresas, embora este equipamento apresente um elevado grau de criticidade, de modo que uma parada não planejada do mesmo, pode gerar perdas imensas ou até mesmo a parada de todo o processo produtivo. Tendo em vista a criticidade do equipamento, torna-se necessário realizar a monitoração adequada do mesmo e detectar com maior antecedência possível a ocorrência de alguma falta ocorrida no sistema. Objetivando reduzir as paradas não planejadas, investiga-se nesta dissertação a modelagem de um sistema do tipo correia transportadora com a finalidade de uso no monitoramento e diagnóstico de faltas neste tipo de sistema. Primeiramente é discutido um modelo fenomenológico do processo, o qual é baseado na aplicação das leis da mecânica e considerando-se os diversos tipos de força de oposição ao movimento de uma correia transportadora. Os principais parâmetros do transportador foram estimados utilizando-se técnicas de identificação baseadas em Mínimos Quadrados Não Recursivos. Em seguida, foi desenvolvido e implementado um algoritmo de detecção de faltas utilizando a teoria de análise intervalar, de modo que possibilite detectar condições inadequadas de funcionamento. Com o intuito de avaliar o desempenho do algoritmo proposto foi projetado e construído um protótipo que emula as condições operacionais típicas de um sistema real do tipo correia transportadora. Os resultados obtidos experimentalmente, confirmam o bom desempenho da metodologia proposta.