ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS APPLIED TO GAS TURBINE FAULT DIAGNOSTICS / APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NO DIAGNÓSTICO DE FALHAS DE TURBINAS A GÁS

AUTOR(ES)

MARILIA PAULA E SILVA

DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

A deterioração do desempenho da turbina a gás é resultado de vários tipos de falhas, como acúmulo de sujeira, erosão e corrosão, que afetam os componentes no caminho do gás, sendo os principais o compressor, o combustor e a turbina. No presente trabalho é avaliado o desempenho de Redes Neurais Artificiais (RNA) no emprego de diagnóstico de falha de turbinas a gás. Todas as redes projetadas são do tipo MLP (multi-layer perceptron) com algoritmo de retropropagação (backpropagation). Para cada função de diagnóstico, várias arquiteturas foram testadas, modificando parâmetros de rede como o número de camadas escondidas e o número de neurônios em cada uma destas camadas. As RNAs para diagnóstico de falhas foram aplicadas ao modelo termodinâmico de uma turbina a gás industrial. Este modelo foi responsável pela criação de dados da usina saudável e também degradada, utilizados para o treinamento e validação das redes. Com os resultados obtidos do treinamento das redes é possível mostrar que as mesmas são capazes de detectar, isolar e quantificar falhas de componentes de turbinas a gás de forma satisfatória.

ASSUNTO(S)

redes neurais artificiais artificial neural networks turbina a gas gas turbine diagnostico diagnostic

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