KNOWLEDGE BASED FOR HYDROELECTRIC MACHINES DIAGNOSIS

• Ano de defesa: 1996
• Autor(a) principal: LUCIANO R CHAGAS COSTA JUNIOR
• Orientador(a): ANA CRISTINA BICHARRA DA SILVA
• Banca de defesa: MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO, EMMANUEL PISECES LOPES PASSOS, MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO, ANA CRISTINA BICHARRA DA SILVA
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
• Programa de Pós-Graduação: PPG EM ENGENHARIA ELÉTRICA
• País: BR
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9020@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9020@2

O Sistema elétrico brasileiro é baseado quase que integralmente em energia produzida por Usinas Hidroelétricas. Estas Máquinas Hidroelétricas possuem um comportamento diferenciado das máquinas turbo geradoras, cujo comportamento já foi identificado e classificado em pesquisas anteriores. Este trabalho investiga o uso de um Sistema baseado em Conhecimento para o diagnóstico precoce de falhas em Máquinas Hidrogeradoras, visando redução de custos advindos principalmente de paradas operacionais não necessárias na máquina para manutenção. O sistema foi criado com informação obtida a partir dos seguintes meios: sistemática de manutenção executada nas Usinas Hidroelétricas, através de entrevistas à equipe responsável pela manutenção da usina de Furnas (MG); da identificação do comportamento eletromecânico da máquina; e do estudo de casos. O Sistema é capaz de identificar, a partir dos sensores localizados nas máquinas, eventuais falhas, permitindo executar paradas programadas de maneira otimizada. Foi criado um protótipo de um sistema computacional baseado em Conhecimento implementando tal modelo de forma bem flexível. A modelagem criada, a implementação do protótipo computacional e, principalmente, a explicação do raciocínio empregado, agregado com a possibilidade da modificação do conhecimento através da aquisição automática, são contribuições inovadoras deste trabalho. É descrito o Domínio do Problema de diagnosticar falhas em Máquinas Hidrogeradoras, identificado durante análise das informações coletadas da equipe de manutenção na usina de Furnas e de especialistas no comportamento eletromecânico das máquinas. É descrito também o modelo simbólico criado, representativo do domínio, utilizando interface projetada, visando a implementação prática nas usinas. É apresentado uma solução de desacoplamento das informações advindas dos sensores eletromecânicos da máquina e o sistema, através de módulo baseado em Lógica Nebulosa (Fuzzy Logic) que converte as informações numéricas em informações simbólicas compreendidas pelo sistema de diagnóstico, permitindo o uso do sistema, sem alteração em máquinas que possuam características diversas. Finalmente, é apresentada a metodologia de testes adotada para validação do modelo implementado através da simulação de dados de vibração e oscilação, cujo relacionamento com eventuais falhas é parcialmente conhecido, assim como uma conclusão sobre a viabilidade e praticidade de um modelo simbólico na solução do diagnóstico das máquinas hidrogeradoras. Durante o desenvolvimento da tese verificou-se que o conhecimento sobre falhas em Máquinas Hidrogeradoras ainda não está consolidado e que então, um Sistema baseado em Conhecimento com aquisição de conhecimento automático mostra-se uma excelente ferramenta de modelagem para os especialistas.