Orientador: João A. F. da Rocha Pereira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-27T02:32:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Teixeira_AntonioCesar_D.pdf: 10706432 bytes, checksum: 6751ec412833a32b317b83af03ed2fe0 (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Redes Neurais Artificiais (RNA) têm demonstrado um excelente desempenho em detecção e diagnóstico de falhas em muitas aplicações de engenharia. O grande problema quando se usa redes neurais está no fato de qua as redes somente funcionam bem para dados para os quais foi treinada. Isto significa que é necessário usar tantos dados quantos possíveis a fim de se cobrir uma larga faixa de condições operacionais do processo. Muitos dos trabalhos publicados em detecção de falhas estãor relacionados ao comportamento no estado estacionário, e o presente trabalho leva em conta a dinâmica do processo na detecção e diagnóstico de falhas. Um sistema computacional eficiente, baseado em redes neurais com Funções Base Radiais, foi desenvolvido para analisar a influência do comportamento dinâmico de plantas químicas complexas para detectar e diagnosticar falhas. A retropropagação usando a regra delta generalizada (RDG) para o cálculo do gradiente para o treinamento de RNA's não é conveniente para sistemas com grande quantidade de dados. Foi proposta também uma metodologia a qual permite agrupar dados para o estudo e análise de sistems complexos, o que permite a detecção e o diagnóstico em grandes sistemas / Abstract: Artificial Neural Networks (ANN) have demonstrated excellent performance in automatic fault detection and diagnosis in many engineering applications. The great problem when using neural networks, is that neural networks perform only as robustly as the data from which they are trained. This means that is necessary to use as much data as possible in order to cover the wider range of possible operational conditions of the processo Most of the published work on fault detection are related to steady state behavior, and the present work was undertaken to study the process dynamics effects on fault detection. A computational system based on neural networks was developed to analyze the influence of the dynamic behavior of a complex chemical plants to detect and to diagnose faults. An efficient artificial neural network which may be trained through large data sets has also been developed. Although backpropagation using a generalized delta mIe (GDR) for gradient calculation has been popularized as a method of training ANN, it is clear that that this methodology is unsuitable for large data systems. For large data systems we found the great efficiency of neural networks using Radial Basis Functions. Finally, is proposed a methodology which permits to group data from simple lumped systems to study and analyze complex systems which makes possible the detection and diagnosis of the large set of possible of fauIts / Doutorado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química

Orientadores: Flávio Vasconcelos da Silva, Luís Cláudio Oliveira Lopes / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química / Made available in DSpace on 2018-08-24T13:32:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Costa_ThiagoVazda_D.pdf: 18980163 bytes, checksum: 01508b929c51cbd2ad88d0be37d75084 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: A consideração sistemática relacionada ao tratamento de falhas na estrutura de controle é essencial para se atingir as metas de um processo ao mesmo tempo seguro e produtivo. Nesse sentido, este trabalho propõe o estudo e a implementação de técnicas baseadas no controle reconfigurável com aplicações em processos químicos. Essa técnica está relacionada à etapa que lida com a falha no sistema em malha fechada, por meio de sua reconfiguração, evitando a evolução dos seus efeitos na estrutura de controle. Nesse estudo, a atenção é voltada ao rastreamento do comportamento nominal do sistema considerando as técnicas baseadas nos atuadores virtuais. O método considera o desvio da planta em relação ao seu comportamento nominal na presença de falhas em seus atuadores. Deste modo, se o distanciamento em relação ao comportamento nominal pode ser estabilizado por meio das redundâncias físicas e analíticas presentes no processo, o comportamento da planta sujeita à falha também pode ser estabilizado. Neste sentido, uma consideração sobre esse desvio no futuro é proposta, permitindo que técnicas baseadas no controle ótimo e preditivo sejam utilizadas. São consideradas especificamente falhas que comprometam o desempenho do processo quando existe a perda total ou parcial de suas variáveis de entrada. Com os componentes comprometidos devidamente localizados, a redistribuição dos sinais de controle da planta é encaminhada para que a estabilidade e desempenho do processo sejam assegurados. A concepção do atuador virtual com horizonte móvel possibilita o uso de técnicas de otimização, permitindo que as informações referentes às características físicas das redundâncias do processo sejam incluídas, evitando a saturação dos componentes utilizados durante o tratamento da falha. A validação da técnica proposta é avaliada experimentalmente em um processo de neutralização, no qual ferramentas de injeção de falhas são capazes de simular os efeitos de falha dos atuadores no processo real. As estratégias estudadas foram implementadas em um software em código aberto e foram testadas experimentalmente a partir do uso de comunicação OPC (Object Linking and Embedding for Process Control). Cenários com diferentes falhas afetando os atuadores do processo foram concebidos e avaliados. Em todos os estudos, observou-se a capacidade da ferramenta em efetuar a reconfiguração do sistema em malha fechada para mitigar os efeitos indesejáveis da falha. Com base nos resultados, conclui-se que a utilização das técnicas em cenários industriais é viável e pode garantir a operação estável do processo mesmo quando surjam falhas em seus componentes, consideradas as condições de controlabilidade e estabilizabilidade do sistema / Abstract: A systematic approach to fault handling in control loops is important to achieve safe and productive process goals. Therefore, the present work proposes the study and implementation of reconfigurable control methods with applications in chemical processes. This technique is related to the fault handling stage in the closed loop system by means of reconfiguration, preventing the progression of fault effects in the control structure. In this study, particular focus is given to virtual actuator based techniques for tracking nominal system behavior. The method considers the deviation of the plant in relation to its nominal behavior when there are faults in its actuators. Therefore, if the nonconformity from the nominal response can be stabilized using the process physical and analytical redundancies, the faulty plant behavior can also be stabilized. Hence, it is proposed the use of the deviation from the nominal system response in the future, enabling the use of optimal and predictive control techniques. Faults affecting process performance due to total or partial loss of input variables are particularly considered. Once the faulty components are located, input signal redistribution is determined in order to ensure process performance and stability. The moving horizon virtual actuator proposal provides the use of optimization techniques allowing information about physical characteristics of the process redundancies to be included, avoiding component saturation during the fault handling approach. The validation of the technique is performed experimentally in a neutralization process, in which fault injection tools are able to simulate the effects of actuators faults in the real process. The studied strategies were implemented using open-source software and tested experimentally by means of an OPC (Object Linking and Embedding for Process Control) communication. Several fault scenarios considering actuator faults were planned and fulfilled for evaluation. The experimental tests showed that the proposed framework is capable of performing closed loop system reconfiguration to mitigate undesirable fault effects. Based on the results, it is concluded that using such a technique in industrial scenarios is feasible and can guarantee stable process operation even when there are faults in its components, considering system controllability and stabilizability conditions / Doutorado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química