Uma estratégia evolutiva para detecção e diagnóstico de falhas em sistemas dinâmicos

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

02/02/2011

RESUMO

Detecção e Diagnóstico de Falhas (DDF) em sistemas dinâmicos é um problema importante em engenharia de processos que tem atraído muita atenção nos últimos anos. A detecção precoce e o diagnóstico de falhas de precesso em sua fase inicial podem ajudar a evitar a progressão de eventos anormais e reduzir a perda de produtividade. Este trabalho propõe uma abordagem para DDF baseada no Algoritmo de Agrupamento Participativo um classificador evolutivo que permite ao sistema aprender a classificar as falhas a medida que elas ocorrem. Ele é capaz de detectar novos modos de operação, e a cada interação um novo grupo pode ser criado, um grupo existente pode ter seus parametros modificados, ou dois grupos redundantes unificados. Além disto, mais de um grupo pode ser utilizado para descrever um modo de operação. O resultado final é a proposição do Algoritmo de Agrupamento Participativo Modificado (AAPM,que inova no uso dos índices de compatibilidade e de alerta, bem como nos seus procedimentos de cálculo. O AAPM introduz os conceitos de grupos candidatas e grupos consolidados, sugerindo uma nova abordagém para os problémas de outlier (ruídos). Visando analisar o desempenho do algorítmo, o AAPM é testado para DDF de dois sistemas dinâmicos diferentes: um motor de indução (utilizando dados simulados), e um processo na laminação do fio-máquina (utilizando dados reais dc operação). Finalmente, são discutidos os resultados e avaliado o uso do AAPM cm outros casos de DDF.

ASSUNTO(S)

engenharia elétrica teses. inteligência computacional teses.

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