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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.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/9643 |
Date | 12 August 2015 |
Creators | ZUQUI JUNIOR, G. C. |
Contributors | REISEN, V. A., Rauber, T. W., MUNARO, C. J. |
Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFES, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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