Summary: A detecção e o diagnóstico de falhas são assuntos de grande importância em sistemas de engenharia. Processos químicos, reatores nucleares, sistemas de transporte coletivo e veículos aeroespaciais são exemplos de sistemas dinâmicos onde uma falha não detectada pode conduzir a consequências econômicas, ambientais e sociais desastrosas. A pronta detecção da ocorrência de falhas é fundamental para evitar o desgaste prematuro de equipamentos, a redução da qualidade de produtos e até acidentes com riscos à saúde. Nas últimas quatro décadas a área de detecção e diagnóstico de falhas tem feito grandes avanços, principalmente pela melhoria dos sistemas computacionais. Muitos métodos são encontrados na literatura; porém, resumindo-a aos conceitos principais, temos: o filtro de detecção; teste de inovação usando um único Filtro de Kalman ou bancos de Filtros de Kalman ou observadores de Luenberger; o espaço de paridade; a técnica de estimação paramétrica; a aplicação de sistemas especialistas; as redes neurais e o partial least squares. Em uma abordagem de toda a planta deve-se identificar a ocorrência de uma perturbação, a localização e a natureza da causa (diagnóstico) do distúrbio e determiná-las com uma alta probabilidade de serem certas. Este projeto visa estudar e propor métodos para o diagnóstico falhas em processos industriais a partir de dados históricos. Falhas normalmente são antecipadas por sinais com comportamentos conhecidos, com características oscilatórias ou não, que se propagam através de plantas industriais. Diferentes métodos no domínio do tempo e da frequência serão estudados neste projeto para a detecção destes sinais. Para aqueles sinais nos quais a perturbação está presente, busca-se estabelecer as relações de causa e efeito a partir de dados históricos. Conhecidas estas relações, diferentes algoritmos conhecidos de busca em grafos podem ser utilizados para chegar-se à fonte que a gerou. Restará apenas ao pessoal da operação usar seus conhecimentos sobre a malha de controle indicada para identificar o problema que gerou a perturbação, o que representa uma grande simplificação na solução de problemas desta natureza.

Starting date: 2013-05-01
Deadline (months): 24

Participants:

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Coordinator * Celso Jose Munaro
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