O sistema de detecção de falhas e diagnóstico é um sistema de suporte ao operador dedicado a funções específicas que alertam os operadores para problemas de falhas em sensores e atuadores, e auxiliam no diagnóstico antes que os limites normais de alarmes sejam atingidos. Sistemas de suporte ao operador surgiram para diminuir a complexidade dos painéis causada pelo grande aumento de informação disponível nas salas de controle das centrais nucleares. Neste trabalho foi desenvolvido um Sistema de Monitoração e Diagnóstico utilizando a metodologia GMDH (Group Method of Data Handling) aplicado ao reator de pesquisas do Ipen IEA-R1. O sistema faz a monitoração, comparando os valores calculados pelo modelo GMDH com os valores medidos. A metodologia desenvolvida foi aplicada inicialmente em modelos teóricos: um modelo teórico de trocador de calor e um modelo teórico do reator IEA-R1. Os resultados obtidos com os modelos teóricos propiciaram uma base para a aplicação da metodologia aos dados de operação do reator. Para a monitoração de dados de operação foram desenvolvidos três modelos GMDH: o primeiro utilizou apenas variáveis de processo, o segundo modelo foi desenvolvido considerando-se algumas variáveis nucleares e três variáveis de temperatura, e o terceiro modelo GMDH considerou todas as variáveis possíveis. Os três modelos apresentaram resultados excelentes, mostrando amplamente a viabilidade da utilização da metodologia GMDH na monitoração de dados de operação. A comparação entre os resultados dos três modelos desenvolvidos mostrou ainda a capacidade da metodologia GMDH de escolher as melhores variáveis para otimização do modelo. Para a implementação de um sistema de diagnóstico, foram adicionadas falhas sinteticamente aos valores das variáveis de temperatura. Os valores de falhas correspondem a uma descalibração da temperatura e o resultado da monitoração de dados com falhas foi utilizado para a elaboração de um sistema de diagnóstico simples e objetivo baseado na lógica nebulosa. / The fault detection and diagnosis system is an Operator Support System dedicated to specific functions that alerts operators to sensors and actuators fault problems, and guide them in the diagnosis before the normal alarm limits are reached. Operator Support Systems appears to reduce panels complexity caused by the increase of the available information in nuclear power plants control room. In this work a Monitoring and Diagnosis System was developed based on the GMDH (Group Method of Data Handling) methodology. The methodology was applied to the IPEN research reactor IEA-R1. The system performs the monitoring, comparing GMDH model calculated values with measured values. The methodology developed was firstly applied in theoretical models: a heat exchanger model and an IPEN reactor theoretical model. The results obtained with theoretical models gave a base to methodology application to the actual reactor operation data. Three GMDH models were developed for actual operation data monitoring: the first one using just the thermal process variables, the second one was developed considering also some nuclear variables, and the third GMDH model considered all the reactor variables. The three models presented excellent results, showing the methodology utilization viability in monitoring the operation data. The comparison between the three developed models results also shows the methodology capacity to choose by itself the best set of input variables for the model optimization. For the system diagnosis implementation, faults were simulated in the actual temperature variable values by adding a step change. The fault values correspond to a typical temperature descalibration and the result of monitoring faulty data was then used to build a simple diagnosis system based on fuzzy logic.

Made available in DSpace on 2014-10-09T12:51:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T14:03:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Tese (Doutoramento) / IPEN/T / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP

Made available in DSpace on 2014-10-09T12:51:19Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2014-10-09T14:03:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / O sistema de detecção de falhas e diagnóstico é um sistema de suporte ao operador dedicado a funções específicas que alertam os operadores para problemas de falhas em sensores e atuadores, e auxiliam no diagnóstico antes que os limites normais de alarmes sejam atingidos. Sistemas de suporte ao operador surgiram para diminuir a complexidade dos painéis causada pelo grande aumento de informação disponível nas salas de controle das centrais nucleares. Neste trabalho foi desenvolvido um Sistema de Monitoração e Diagnóstico utilizando a metodologia GMDH (Group Method of Data Handling) aplicado ao reator de pesquisas do Ipen IEA-R1. O sistema faz a monitoração, comparando os valores calculados pelo modelo GMDH com os valores medidos. A metodologia desenvolvida foi aplicada inicialmente em modelos teóricos: um modelo teórico de trocador de calor e um modelo teórico do reator IEA-R1. Os resultados obtidos com os modelos teóricos propiciaram uma base para a aplicação da metodologia aos dados de operação do reator. Para a monitoração de dados de operação foram desenvolvidos três modelos GMDH: o primeiro utilizou apenas variáveis de processo, o segundo modelo foi desenvolvido considerando-se algumas variáveis nucleares e três variáveis de temperatura, e o terceiro modelo GMDH considerou todas as variáveis possíveis. Os três modelos apresentaram resultados excelentes, mostrando amplamente a viabilidade da utilização da metodologia GMDH na monitoração de dados de operação. A comparação entre os resultados dos três modelos desenvolvidos mostrou ainda a capacidade da metodologia GMDH de escolher as melhores variáveis para otimização do modelo. Para a implementação de um sistema de diagnóstico, foram adicionadas falhas sinteticamente aos valores das variáveis de temperatura. Os valores de falhas correspondem a uma descalibração da temperatura e o resultado da monitoração de dados com falhas foi utilizado para a elaboração de um sistema de diagnóstico simples e objetivo baseado na lógica nebulosa. / Tese (Doutoramento) / IPEN/T / Instituto de Pesquisas Energeticas e Nucleares - IPEN/CNEN-SP

Submitted by Marco Antonio Oliveira da Silva (maosilva@ipen.br) on 2016-08-26T12:45:07Z No. of bitstreams: 0 / Made available in DSpace on 2016-08-26T12:45:07Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Medidas de espectroscopia gama de alta resolução têm diversas aplicações. Aplicações envolvendo medidas de radioisótopos de meia-vida curta podem apresentar problemas de baixa precisão nas contagens quando a fonte radioativa está distante do detector e de perda de acurácia por efeitos de tempo morto e empilhamento de pulsos em situação de altas taxas de contagens. Um modo de minimizar esses problemas é alterando a posição da fonte radioativa durante o processo de medição, aproximando-a do detector conforme sua atividade diminui e assim maximizando o número de contagens medidas. Neste trabalho, foi desenvolvido o Movimentador de Amostras Radioativas Automatizado (MARA), um aparato de baixo custo, feito com materiais de baixo número atômico e leve, projetado e construído para auxiliar nas medidas de espectroscopia gama, capaz de controlar a distância entre a fonte e o detector, permitindo inclusive que ocorra alteração dessa distância durante o processo de medição. Por ser automatizado ele otimiza o tempo do operador, que tem total liberdade para criar suas rotinas de medidas no dispositivo, além de evitar que o mesmo tome uma parcela da dose radioativa. Foi também feita uma interface que permite controle do MARA e a programação do sistema de aquisição de dados. Foram realizados testes para otimização da operação do sistema MARA e foi verificada a segurança de operação do MARA, não apresentando nenhuma falha durante seus testes. Foi aplicado o teste de repetitividade, por meio de medições com uma fonte calibrada de 60Co, e verificou-se que o sistema de movimentação de prateleiras automatizado reproduziu os resultados do sistema estático com confiabilidade de 95%. / Dissertação (Mestrado em Tecnologia Nuclear) / IPEN/D / Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares - IPEN-CNEN/SP

Data acquisition from multiple analog channels is an important function in many embedded devices used in avionics, medical electronics, robotics and space applications. It is desirable to engineer these systems to reduce their size, power consumption, heat dissipation and cost. The goal of this research is to explore designs that exploit a priori knowledge of the input signals in order to achieve these objectives. Sparsity is a commonly observed property in signals that facilitates sub-Nyquist sampling and reconstruction through compressed sensing, thereby reducing the number of A to D conversions. New architectures are proposed for the real-time, compressed acquisition of streaming signals. A. It is demonstrated that by sampling a collection of signals in a multiplexed fashion, it is possible to efficiently utilize all the available sampling cycles of the analogue-to-digital converters (ADCs), facilitating the acquisition of multiple signals using fewer ADCs. The proposed method is modified to accommodate more general signals, for which spectral leakage, due to the occurrence of non-integral number of cycles in the reconstruction window, violates the sparsity assumption. When the objective is to only detect the constituent frequencies in the signals, as against exact reconstruction, it can be achieved surprisingly well even in the presence of severe noise (SNR ~ 5 dB) and considerable undersampling. This has been applied to the detection of the carrier frequency in a noisy FM signal. Information redundancy due to inter-signal correlation gives scope for compressed acquisition of a set of signals that may not be individually sparse. A scheme has been proposed in which the correlation structure in a set of signals is progressively learnt within a small fraction of the duration of acquisition, because of which only a few ADCs are adequate for capturing the signals. Signals from the different channels of EEG possess significant correlation. Employing signals taken from the Physionet database, the correlation structure of nearby EEG electrodes was captured. Subsequent to this training phase, the learnt KLT matrix has been used to reconstruct signals of all the electrodes with reasonably good accuracy from the recordings of a subset of electrodes. Average error is below 10% between the original and reconstructed signals with respect to the power in delta, theta and alpha bands: and below 15% in the beta band. It was also possible to reconstruct all the channels in the 10-10 system of electrode placement with an average error less than 8% using recordings on the sparser 10-20 system. In another design, a set of signals are collectively sampled on a finer sampling grid using ADCs driven by phase-shifted clocks. Thus, each signal is sampled at an effective rate that is a multiple of the ADC sampling rate. So, it is possible to have a less steep transition between the pass band and the stop band, thereby reducing the order of the anti-aliasing filter from 30 to 8. This scheme has been applied to the acquisition of voltages proportional to the deflection of the control surfaces in an aerospace vehicle. The idle sampling cycles of an ADC that performs compressive sub-sampling of a sparse signal, can be used to acquire the residue left after a coarse low-resolution sample is taken in the preceding cycle, like in a pipelined ADC. Using a general purpose, low resolution ADC, a DAC and a summer, one can acquire a sparse signal with double the resolution of the ADC, without having to use a dedicated pipelined ADC. It has also been demonstrated as to how this idea can be applied to achieve a higher dynamic range in the acquisition of fetal electrocardiogram signals. Finally, it is possible to combine more than one of the proposed schemes, to handle acquisition of diverse signals with di_erent kinds of sparsity. The implementation of the proposed schemes in such an integrated design can share common hardware components so as to achieve a compact design.

Vodní energie se nyní stala nejlepším zdrojem elektrické energie na zemi. Vyrábí se pomocí energie poskytované pohybem nebo pádem vody. Historie dokazuje, že náklady na tuto elektrickou energii zůstávají konstantní v průběhu celého roku. Vzhledem k mnoha výhodám, většina zemí nyní využívá vodní energie jako hlavní zdroj pro výrobu elektrické energie.Nejdůležitější výhodou je, že vodní energie je zelená energie, což znamená, že žádné vzdušné nebo vodní znečišťující látky nejsou vyráběny, také žádné skleníkové plyny jako oxid uhličitý nejsou vyráběny, což činí tento zdroj energie šetrný k životnímu prostředí. A tak brání nebezpečí globálního oteplování. Použití internetové techniky k ovladání několika vodních elektráren má velmi významné výhody, jako snížení provozních nákladů a flexibilitu uspokojení změny poptávky po energii na straně spotřeby. Také velmi efektivně čelí velkým narušením elektrické sítě, jako je například přidání nebo odebrání velké zátěže, a poruch. Na druhou stranu, systém získávání dat poskytuje velmi užitečné informace pro typické i vědecké analýzy, jako jsou ekonomické náklady, predikce poruchy systémů, predikce poptávky, plány údržby, systémů pro podporu rozhodování a mnoho dalších výhod. Tato práce popisuje všeobecný model, který může být použit k simulaci pro sběr dat a kontrolní systémy pro vodní elektrárny v prostředí Matlab / Simulink a TrueTime Simulink knihovnu. Uvažovaná elektrárna sestává z vodní turbíny připojené k synchronnímu generátoru s budicí soustavou, generátor je připojen k veřejné elektrické síti. Simulací vodní turbíny a synchronního generátoru lze provést pomocí různých simulačních nástrojů. V této práci je upřednostňován SIMULINK / MATLAB před jinými nástroji k modelování dynamik vodní turbíny a synchronního stroje. Program s prostředím MATLAB SIMULINK využívá k řešení schematický model vodní elektrárny sestavený ze základních funkčních bloků. Tento přístup je pedagogicky lepší než komplikované kódy jiných softwarových programů. Knihovna programu Simulink obsahuje funkční bloky, které mohou být spojovány, upravovány a modelovány. K vytvoření a simulování internetových a Real Time systémů je možné použít bud‘ knihovnu simulinku Real-Time nebo TRUETIME, v práci byla použita knihovna TRUETIME.