[pt] Turbinas a gás industriais modernas instaladas em usinas termelétricas têm seus parâmetros de desempenho monitorados em tempo real. Contudo, existem inúmeras falhas de operação que são impossíveis de serem detectadas pela simples visualização destes parâmetros, uma vez que a condição de operação do equipamento é influenciada por diversos fatores. Sistemas de diagnóstico são usualmente oferecidos pelos fabricantes destes equipamentos, mas não são divulgados na literatura aberta, que conta em geral com trabalhos aplicados a casos específicos e a turbinas aeronáuticas. Esta dissertação propõe um sistema de diagnóstico de falhas em turbinas a gás, o qual opera através da contínua comparação entre sinais medidos em campo, os quais são simulados por um programa computacional, e resultados gerados por um modelo de referência, simulador da turbina saudável. O sinal comparado serve de entrada para um sistema fuzzy, que identifica e quantifica a severidade das falhas. Foram testadas falhas fictícias no compressor e foi avaliada a influência da mudança de geometria na calibração do sistema. Os resultados mostraram a robustez do sistema e sua capacidade de aplicação em uma situação real. / [en] Modern industrial gas turbines installed in thermal power plants have its performance parameters monitored in real time, however, there are innumerable operation faults that cannot be detected by a simple visual analysis of these parameters, once the equipment operating condition is influenced by several factors. Diagnosis systems are usually offered by the manufacturers of these equipments, but the methodologies are not published in the open literature, which is mostly dedicated to aircraft engines. This dissertation proposes a gas turbine diagnosis system that operates through the continuous comparison between the field measured signals, simulated by a software, and results generated by a reference numerical model, which represents the healthy gas turbine. The compared signal is used as input to a fuzzy system that identifies and quantifies the faults severity. Dummy compressor faults have been tested and the influence of the variable geometry has been analyzed during the system calibration. The results have shown the robustness of the system and its capability to be applied in a real world situation.

[pt] A deterioração do desempenho da turbina a gás é resultado de vários tipos de falhas, como acúmulo de sujeira, erosão e corrosão, que afetam os componentes no caminho do gás, sendo os principais o compressor, o combustor e a turbina. No presente trabalho é avaliado o desempenho de Redes Neurais Artificiais (RNA) no emprego de diagnóstico de falha de turbinas a gás. Todas as redes projetadas são do tipo MLP (multi-layer perceptron) com algoritmo de retropropagação (backpropagation). Para cada função de diagnóstico, várias arquiteturas foram testadas, modificando parâmetros de rede como o número de camadas escondidas e o número de neurônios em cada uma destas camadas. As RNAs para diagnóstico de falhas foram aplicadas ao modelo termodinâmico de uma turbina a gás industrial. Este modelo foi responsável pela criação de dados da usina saudável e também degradada, utilizados para o treinamento e validação das redes. Com os resultados obtidos do treinamento das redes é possível mostrar que as mesmas são capazes de detectar, isolar e quantificar falhas de componentes de turbinas a gás de forma satisfatória. / [en] The gas turbine performance deterioration is a result of several types of faults such as fouling, erosion and corrosion, which affects the components throughout the gas path. As the most significant of these components we can enumerate the compressor, the combustion chamber and the turbine itself. In this work the performance of different types of Artificial Neural Networks (ANN) are evaluated in the diagnosis of this kind of fault. Every neural network designed in this work is MLP (multi-layer perceptron) with back propagation algorithm. For each diagnosis function several architectures were tested, varying network parameters as the numbers of hidden layers and the number of neurons in each layer. The ANNs for fault diagnosis were applied in an industrial gas turbine thermodynamic model. This model was also used for healthy and degraded turbine data generation, which were used for ANNs training and validation. With the ANNs training results we can conclude that these networks are capable of detecting, isolating and quantifying gas turbine components faults in a satisfactory way.

[pt] As turbinas a gás são equipamentos de vital importância para o setor industrial, fornecendo trabalho e calor para diversos setores, do transporte aos sistemas de cogeração. A crescente necessidade de geração de energia elétrica confiável tem incentivado o projeto de turbinas a gás industriais, inclusive no Brasil, que operam com vários combustíveis como o diesel, gás natural, álcool e de combustíveis de baixo poder calorífico. Para melhor monitorar e controlar estes motores, uma análise completa da previsão de funcionamento em regime transitório é necessária. Durante o regime transitório das turbinas a gás industriais (heavy-duty), o sistema de controle deve manter os limites de certos parâmetros, tais como a temperatura na entrada da turbina e a velocidade de rotação do eixo, no seu valor nominal. Além disso, o tempo de resposta necessário para o sistema de controle atuar deve ser o mais breve possível para garantir uma operação de qualidade, segura e confiável. A temperatura de entrada da turbina, que é um parâmetro muito importante no desempenho de uma turbina a gás, é limitada pela resistência mecânica do material das pás da turbina. A velocidade de rotação do eixo deve permanecer constante, devido à ligação ao sistema elétrico, que não pode suportar altas flutuações de freqüência. Este trabalho tem como motivação o incremento da capacidade de simulação de um modelo computacional existente, incorporando, para este fim, rotinas de sistemas de controle. Como resultado, o novo modelo é capaz de simular qualquer condição de funcionamento de turbinas a gás industriais, em regime permanente e transitório controlado. Os resultados obtidos pelo programa computacional se mostraram fiéis ao comportamento real da máquina. Além disso, mostraram a flexibilidade do modelo ao lidar com diferentes condições de operação.Um programa computacional capaz de simular o desempenho transitório controlado de turbinas a gás é de extrema relevância para o desenvolvimento de softwares que auxiliam os operadores destes equipamentos. Dentre estes, estão os sistemas de monitoramento e diagnóstico dos equipamentos em questão. / [en] Gas turbine engines are a vital part of today’s industry, providing both work and heat for several industry sectors, from transportation to cogeneration systems. The growing need for reliable electricity has encouraged the design of stationary gas turbines, including in Brazil, which operates on multiple fuels such as diesel, natural gas and low calorific fuels. To better monitor and control these engines, a complete analysis for prediction of transient operation is required. During transient operation of heavy duty gas turbines, the control system must keep the limits of certain parameters, such as turbine inlet temperature (TIT) and the rotational shaft speed within their design range. Moreover, the time required for the control system to react should be as short as possible to guarantee a safe and reliable operation. The turbine inlet temperature, which is a very important parameter in the performance of a gas turbine, is limited by the turbine blades material mechanical resistance. Furthermore, the rotational speed should remain constant due to the electric grid connection, which cannot withstand high frequency fluctuations. This work is motivated by the need to increase the ability of a computer model to simulate the performance of industrial gas turbines, incorporating, for this purpose, control system routines. As a result, the new model will be able to simulate any operating condition of industrial gas turbines, in both steady state and transient. The results obtained by the computer program proved to be faithful to the actual behavior of the engine. Furthermore, they showed the flexibility of the model to deal with different operating conditions. A computer program capable of simulating the transient performance of gas turbines is very important for the development softwares to help operators of such equipment. In addition, it could be used in on-line intelligent diagnostic program.

[pt] Uma Rede Organizacional Virtual é uma organização de cooperação interorganizacional, com uso intenso de Tecnologia de Informação e Comunicação, típica do ambiente globalizado. Nesta dissertação, busca-se caracterizar esse padrão de rede e propor instrumentos para seu gerenciamento. O termo Redes Organizacionais Virtuais é introduzido, a partir da caracterização e da classificação das Redes de Cooperação e das Organizações Virtuais. Propõe- se a Metodologia de Reticulação para o planejamento e formação dessas redes e explicita-se a necessidade de instrumentos de coordenação, controle e avaliação para assegurar o seu melhor desempenho. Com essa fundamentação, analisa-se a Rede de Projeto e Desenvolvimento de Turbinas a Gás - RTG, determinando-se suas características e propondo-se metodologias de planejamento, coordenação e controle para sua administração. Recomenda-se, ainda, a implementação de um sistema de informações como instrumento reticulador. / [en] A Virtual Organizational Network is an inter-organizational cooperation organization, based in Communication and Information Technology, typical of the global environment. The objective of this dissertation is to characterize this network and propose appropriate management tools for its adequate functioning. The term Virtual Organizational Network is introduced based on the characteristics and taxonomy of Cooperation Networks and Virtual Organizations. To form, consolidate and plan this network, the Reticulation Methodology is proposed. The necessity of coordination, governance and performance evaluation tools for these networks is made explicit. This constitutes the basis for the analysis of the Gas Turbine Development and Project Network- RTG. Its characteristics are identified and methodologies for its planning, coordination and governance are proposed, as well as an Information System, as instrument for reticulation.

[pt] Turbinas a gás são equipamentos muito complexos e caros. No caso de falha em uma turbina, há obviamente perdas diretas, mas as indiretas são normalmente muito maiores, uma vez que tal equipamento é crítico para a operação de instalações industriais, aviões e veículos pesados. Portanto, é fundamental que turbinas a gás sejam providas com um sistema eficiente de monitoramento e diagnóstico. Isto é especialmente relevante no Brasil, cuja frota de turbinas tem crescido muito nos últimos anos, devido, principalmente, ao aumento do número de usinas termelétricas e ao crescimento da aviação civil. Este trabalho propõe um Sistema de Inferência Fuzzy (SIF) com extração automática de regras para diagnóstico de desempenho de turbinas a gás aeronáuticas. O sistema proposto faz uso de uma abordagem residual – medições da turbina real são comparadas frente a uma referência de turbina saudável – para tratamento dos dados brutos de entrada para os módulos de detecção e isolamento, que, de forma hierárquica, são responsáveis por detectar e isolar falhas em nível de componentes, sensores e atuadores. Como dados reais de falhas em turbinas a gás são de difícil acesso e de obtenção cara, a metodologia é validada frente a uma base de dados de falhas simuladas por um software especialista. Os resultados mostram que o SIF é capaz de detectar e isolar corretamente falhas, além de fornecer interpretabilidade linguística, característica importante no processo de tomada de decisão no contexto de manutenção. / [en] A Gas turbine is a complex and expensive equipment. In case of a failure indirect losses are typically much larger than direct ones, since such equipment plays a critical role in the operation of industrial installations, aircrafts, and heavy vehicles. Therefore, it is vital that gas turbines be provided with an efficient monitoring and diagnostic system. This is especially relevant in Brazil, where the turbines fleet has risen substantially in recent years, mainly due to the increasing number of thermal power plants and to the growth of civil aviation. This work proposes a Fuzzy Inference System (FIS) with automatic rule extraction for gas path diagnosis. The proposed system makes use of a residual approach – gas path measurements are compared to a healthy engine reference – for preprocessing raw input data that are forwarded to the detection and isolation modules. These operate in a hierarchical manner and are responsible for fault detection and isolation in components, sensors and actuators. Since gas turbines failure data are difficult to access and expensive to obtain, the methodology is validated by using a database fault simulated by a specialist software. The results show that the SIF is able to correctly detect and isolate failures and to provide linguistic interpretability, which is an important feature in the decision-making process regarding maintenance.