Orientadores: Sandra Lucia da Cruz, João A. F. R. Pereira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-31T22:23:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Souza_ArlanLucasde_D.pdf: 3739716 bytes, checksum: 40314e4f8359d3c06b6df822abda9f09 (MD5) Previous issue date: 2002 / Resumo: Uma nova técnica de detecção de vazamentos em tubulação é apresenta­da. A técnica é baseada na análise espectral de sinais de pressão medidos em trechos da tubulação que favorecem a formação de ondas estacionárias. Sendo baseada no espectro do sinal, e não na sua representação temporal, a análise possibilita a identificação do vazamento mesmo quando este ocorre durante a realização de operações que naturalmente encobririam o transiente de pressão gerado pelo vazamento. Testes experimentais foram realizados numa tubulação de 1250 m de comprimento em várias condições de fluxo e configurações de vazamento durante a partida e a parada de uma bomba centrífuga. Transientes de pressão foram obtidos por quatro transdutores conectados a um computador padrão PC comandado por um software de aquisição de dados e controle desenvolvido. Os testes mostraram que a análise espectral dos transientes de pressão, juntamente com o conhecimento dos pontos de reflexão na tubulação, consiste em um método simples e eficiente de se detectar vazamentos / Abstract: The development and test of a technique for leak detection in pipelines is presented. The technique is based on the spectral analysis of pressure signals measured in pipeline sections where the formation of stationary waves is favoured, allowing leakage detection during the start stop of pumps. Experimental tests were performed in a 1250 m long pipeline for various operational conditions of the pipeline (liquid flow rate and leakage configuration). Pressure transients were obtained by four transducers connected to a PC compute. The obtained results show that the spectral analysis of pressure transients, together with the knowledge of reflection points provide a simple and efficient way of identifying leaks during the start stop of pumps in pipelines / Doutorado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Doutor em Engenharia Química

[pt] Nesta dissertação foram desenvolvidas técnicas de controle por aprendizado acelerado e Neuro-Fuzzy, aplicadas em um sistema servo-hidráulico para ensaio de fadiga. Este sistema tem o propósito de fazer ensaios em materiais para prever a resistência à fadiga dos materiais. O trabalho envolveu quatro etapas principais: levantamento bibliográfico, desenvolvimento de um controle por aprendizado acelerado, desenvolvimento de um controle por aprendizado Neuro-Fuzzy, e implementação experimental dos modelos de controle por aprendizado proposto em uma máquina de ensaios de materiais. A implementação do controle por aprendizado acelerado foi feita a partir do modelo de controle desenvolvido por Alva, com o objetivo de acelerar o processo de aprendizagem. Esta metodologia consiste em fazer um controle do tipo bang-bang, restringindo a servo-válvula a trabalhar sempre em seus limites extremos de operação, i.e., procurando mantê-la sempre completamente aberta em uma ou outra direção. Para manter a servo-válvula trabalhando em seus limites de seu funcionamento, os instantes ótimos para as reversões são obtidos pelo algoritmo de aprendizado, e armazenados em tabelas específicas para cada tipo de carregamento. Estes pontos de reversão dependem de diversos fatores, como a amplitude e carga média da solicitação, e são influenciados pela dinâmica do sistema. Na metodologia proposta, a lei de aprendizado inclui um termo de momentum que permite acelerar a aprendizagem dos valores das tabelas constantemente durante a execução dos testes, melhorando a resposta a cada evento. O desenvolvimento de um controle por aprendizado Neuro-Fuzzy foi motivado pela necessidade de ter um agente com a capacidade de aprendizado e armazenamento dos pontos ótimos de reversão. Este modelo de controle também consiste na implementação de um controle do tipo bang-bang, trabalhando com a servo-válvula sempre nos seus limites extremos de operação. O instante de reversão é determinado pelo sistema Neuro-Fuzzy, o qual tem como entradas a gama (dobro da amplitude) e o valor mínimo do carregamento solicitado. O processo de aprendizado é feito pelas atualizações dos pesos do sistema Neuro-Fuzzy, baseado nos erros obtidos durante a execução dos testes, melhorando a resposta do sistema a cada evento. A validação experimental dos modelos propostos é feita em uma máquina servohidráulica de ensaios de fadiga. Para este fim, o algoritmo de controle proposto foi implementado em tempo real em um módulo de controle CompactRIO da National Instruments. Os testes efetuados demonstraram a eficiência da metodologia proposta. / [en] In this thesis, accelerated learning and Neuro-Fuzzy control techniques were developed and applied to a servo-hydraulic system used in fatigue tests. This work involved four main stages: literature review, development of an accelerated learning control, development of a Neuro-Fuzzy control, and implementation of the learning control models into a fatigue testing machine. The accelerated learning control was implemented based on a learning control developed in previous works, introducing a faster learning law. Both learning control methodologies consist on implementing a bang-bang control, forcing the servovalve to always work in its operational limits. As the servo-valve works in its operational limits, the reversion points to achieve every peak or valley in the desired history are obtained by the learning algorithm, and stored in a specific table for each combination of minimum and mean load. The servo-valve reversion points depend on a few factors, such as alternate and mean loading components, while they are as well influenced by the system dynamics. In the proposed accelerated methodology, the learning law includes one momentum term that allows to speed up the learning process of the table cell values during the execution of the tests. The developed Neuro-Fuzzy control also consists on a bang-bang control, making the servo-valve work in its operational limits. However, here the instant of each reversion is determined by the Neuro-Fuzzy system, which has the load range and minimum load required as inputs. The learning process is made by the update of the Neuro-Fuzzy system weights, based on the errors obtained during the execution of the test.The experimental validation of the proposed models was made using a servo-hydraulic testing machine. The control algorithm was implemented in real time in a C-RIO computational system. The tests demonstrated the efficiency of the proposed methodology.