Detecção de falhas através de estimadores de estado
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Date
2016Author
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Graduation
Subject
Abstract in Portuguese (Brasil)
A detecção de falhas em processos da indústria química é uma tarefa de fundamental importância. Ao detectarmos cedo uma anormalidade no sistema, uma ação corretiva se torna possível, evitando assim a obtenção de produtos fora de especificação, a quebra de equipamentos e até mesmo possíveis falhas de segurança. Dentre as técnicas de detecção e diagnóstico de falhas, as baseadas em modelos se apresentam como uma das mais relevantes, isto por permitirem a aplicação em plantas em estado transiente, ...
A detecção de falhas em processos da indústria química é uma tarefa de fundamental importância. Ao detectarmos cedo uma anormalidade no sistema, uma ação corretiva se torna possível, evitando assim a obtenção de produtos fora de especificação, a quebra de equipamentos e até mesmo possíveis falhas de segurança. Dentre as técnicas de detecção e diagnóstico de falhas, as baseadas em modelos se apresentam como uma das mais relevantes, isto por permitirem a aplicação em plantas em estado transiente, em malha fechada e por reagirem bem a leves perturbações nas variáveis do processo. Com o âmbito de diminuir a incerteza quanto ao modelo desenvolvido do processo, se faz possível a utilização de estimadores de estado. Estes fazem uso tanto de dados provenientes de medições quanto informações geradas a partir de modelos para estimar o estado atual das variáveis de interesse. No presente trabalho, fez-se a simulação de um sistema de três tanques utilizando-se a linguagem Python. Dois diferentes estimadores de estado foram implementados, o filtro de Kalman estendido (EKF) e o filtro de Kalman estendido com restrições (CEKF). Uma nova metodologia de detecção de falhas utilizando CEKF foi proposta. Foi possível avaliar o ganho de robustez do algoritmo CEKF em relação ao EKF, mesmo para o sistema simples de três tanques. A metodologia proposta mostrou-se efetiva na detecção de três diferentes falhas no sistema de três tanques. ...
Institution
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Curso de Engenharia Química.
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