Esse trabalho compara análises modais, obtidas por dois métodos distintos, de propriedades de imagens de chamas de um forno industrial. Visto que a combustão de gases e líquidos é caracterizada pelo tipo de injeção de combustível, pela formação aleatória de vórtices e pela distribuição de reagentes, o exato sinal de excitação do sistema é, na prática, muito pouco conhecido, cabendo aos métodos de análise a identificação dos parâmetros modais sem essa informação. Para vencer este obstáculo, na presente dissertação foram utilizados o método de Ibrahim no Domínio do Tempo (ITDM) e o método Eigensystem Realization Algorithm (ERA) associados à técnica do decremento aleatório (Random Decrement - RandomDec). A técnica RandomDec permite a obtenção de um sinal proporcional ao decaimento livre do sistema, a partir de uma excitação aleatória. Essa proporcionalidade permite que os métodos no domínio do tempo citados anteriormente sejam empregados na obtenção das características de vibração do sistema. O estudo da dinâmica de chamas com base em propriedades de suas imagens é tema muito pouco abordado na literatura; por esse motivo, inicialmente foi realizado, por meio de simulações numéricas em um sistema hipotético, um completo teste de sensibilidade de todos os métodos e da técnica a serem implementados no problema real do forno industrial. Posteriormente, os dados de chamas foram utilizados para obtenção dos modos de vibrar das propriedades de imagens. Os resultados mostram que a modelagem realizada pelo ERA para sistema SIMO (single input and multiple output) fornece modos de vibrar com amortecimentos mais condizentes com a dinâmica da chama e, assim, sugerem que, em princípio, está técnica poderia ser utilizada prontamente na identificação desse tipo de sistema, sem a necessidade da realização de qualquer outra análise modal para corroborar os resultados. Além disso, a identificação de um sistema complexo como o analisado, utilizando métodos de análise modal operacional, enseja a possibilidade de pesquisas visando obter sistemas de controle baseado em imagens para plantas com características semelhantes. / In this present study, two different modal analysis methods are applied to obtain and compare models for properties of flame images captured in an industrial furnace. Since combustion of gases and liquids is characterized by the type of fuel injection, random formation of vortices and distribution of reagents, the system excitation signal isn\'t precisely known in the reality, thus the analysis methods must identify the modal parameters without this information. To overcome this obstacle, Ibrahim Time Domain Method (ITDM) and Eigensystem Realization Algorithm (ERA) associated with the Random Decrement (RandomDec) technique were implemented in this thesis. The RandomDec technique give the means to obtain a signal which is proportional to the free decay of the system when it is randomly forced. This proportional signal allows the previously mentioned analysis methods to be used to identify vibration characteristics of the system. The study of flame dynamics based on its image characteristics is barely approached in the literature; for this reason, a complete sensitivity test of all the methods and techniques to be implemented in the real problem of industrial furnaces was initially performed through numerical simulations of a hypothetical system. Afterwards, flame data was used to obtain the vibration modes of image properties. The results lead to conclude that the SIMO (single input and multiple output) model obtained by ERA has vibration modes with more consistent damping regarding flame dynamics and suggest also that this technique could be readily used in the identification of this kind of system, without the need of any other modal analysis for results corroboration. Furthermore, the utilization of operational modal analysis methods to identify a complex system such as the analyzed one may instigate researches on image-based control systems of industrial plants with suchlike characteristics.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-25032019-151832 |
| Date | 19 December 2018 |
| Creators | Silva, Rodrigo Prado da |
| Contributors | Trigo, Flavio Celso |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
Page generated in 0.002 seconds