[pt] Turbinas a gás são equipamentos muito complexos e caros. No caso de falha em uma turbina, há obviamente perdas diretas, mas as indiretas são normalmente muito maiores, uma vez que tal equipamento é crítico para a operação de instalações industriais, aviões e veículos pesados. Portanto, é fundamental que turbinas a gás sejam providas com um sistema eficiente de monitoramento e diagnóstico. Isto é especialmente relevante no Brasil, cuja frota de turbinas tem crescido muito nos últimos anos, devido, principalmente, ao aumento do número de usinas termelétricas e ao crescimento da aviação civil. Este trabalho propõe um Sistema de Inferência Fuzzy (SIF) com extração automática de regras para diagnóstico de desempenho de turbinas a gás aeronáuticas. O sistema proposto faz uso de uma abordagem residual – medições da turbina real são comparadas frente a uma referência de turbina saudável – para tratamento dos dados brutos de entrada para os módulos de detecção e isolamento, que, de forma hierárquica, são responsáveis por detectar e isolar falhas em nível de componentes, sensores e atuadores. Como dados reais de falhas em turbinas a gás são de difícil acesso e de obtenção cara, a metodologia é validada frente a uma base de dados de falhas simuladas por um software especialista. Os resultados mostram que o SIF é capaz de detectar e isolar corretamente falhas, além de fornecer interpretabilidade linguística, característica importante no processo de tomada de decisão no contexto de manutenção. / [en] A Gas turbine is a complex and expensive equipment. In case of a failure indirect losses are typically much larger than direct ones, since such equipment plays a critical role in the operation of industrial installations, aircrafts, and heavy vehicles. Therefore, it is vital that gas turbines be provided with an efficient monitoring and diagnostic system. This is especially relevant in Brazil, where the turbines fleet has risen substantially in recent years, mainly due to the increasing number of thermal power plants and to the growth of civil aviation. This work proposes a Fuzzy Inference System (FIS) with automatic rule extraction for gas path diagnosis. The proposed system makes use of a residual approach – gas path measurements are compared to a healthy engine reference – for preprocessing raw input data that are forwarded to the detection and isolation modules. These operate in a hierarchical manner and are responsible for fault detection and isolation in components, sensors and actuators. Since gas turbines failure data are difficult to access and expensive to obtain, the methodology is validated by using a database fault simulated by a specialist software. The results show that the SIF is able to correctly detect and isolate failures and to provide linguistic interpretability, which is an important feature in the decision-making process regarding maintenance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:28405 |
| Date | 14 December 2016 |
| Creators | TAIRO DOS PRAZERES TEIXEIRA |
| Contributors | RICARDO TANSCHEIT |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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