Made available in DSpace on 2018-08-02T00:01:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_6869_Dissertacao_GercilioZuqui_Revisao_Final.pdf: 2365617 bytes, checksum: 7365f16eff21c012d5d09f29db16c523 (MD5) Previous issue date: 2015-08-12 / Falhas que se propagam por plantas industriais podem levar muitas malhas de controle a operar fora de faixas de segurança e de maiores ganhos econômicos. Neste contexto o diagnóstico de falhas em ambientes industriais é de fundamental importância para a competitividade de uma empresa. Neste trabalho é apresentado um estudo na área de detecção, identificação e diagnóstico de falhas. Uma revisão bibliográfica é realizada nas técnicas existentes e um método para indicar a fonte de falhas diretamente a partir de dados de operação é apresentado. As malhas de controle afetadas pela falha são identificadas baseando-se na análise por cartas de controle, componentes principais e estatística T 2 de Hotelling e, as relações de causalidade entre as mesmas é detectada via causalidade de Granger. A metodologia foi aplicada em dois estudos de caso: uma central termelétrica muito sujeita a distúrbios devido à troca dos combustíveis usados para gerar energia; e em um forno de pelotização, que possui um grande nível de interação entre malhas de controle devido ao reaproveitamento de energia. O algoritmo proposto indicou corretamente as fontes das falhas propagadas pelas malhas de controle.