Desenvolvimento de um Sensor Virtual para Monitoramento de Temperatura em Motores Elétricos com Aplicação de Redes Neurais Recorrentes

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Alves, Ramon da silva
• Orientador(a): Resende, Cassius Zanetti
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Serra
• Palavras-chave em Português: Sensor Virtual; Predição de Temperatura; Inteligência Computacional; Machine Learning; Rede Neural Recorrente; LSTM; GRU
• Link de acesso: https://repositorio.ifes.edu.br/handle/123456789/5265

RESUMO: Em inúmeras plantas industriais, a medição de temperatura em tempo real é de suma importância no que tange à qualidade do produto em questão, aos riscos pessoais e operacionais, inerentes ao processo. Incontáveis são os sensores de temperatura espalhados dentro de um processo industrial. Para cada um destes sensores, existe a necessidade de instalação física, cabeamento até os transdutores e/ou cartões de entrada analógica de controladores e os sensores necessitam de manutenção, uma vez que eles estão diretamente ligados ao processo que, geralmente, é muito agressivo. Soma-se a isto os problemas de medições gerados por más conexões, interferência eletromagnética e baixa resistência de isolamento dos cabos dos sensores devido à degradação natural por fatores externos. Deve-se mencionar ainda a perda do sinal dos sensores uma vez que o elemento sensor e/ou o cabo de sinal se rompa, gerando assim um sinal de fundo de escala do componente, diferente do valor real. Tendo em vista a problemática apresentada, a utilização de sensores virtuais para monitoramento da planta pode ser considerada uma boa alternativa afim de diminuir custos de implementação e manutenção, aumento da confiabilidade do sinal de feedback e aumento na segurança das operações na usina. Portanto, o presente estudo objetiva a modelagem computacional de sensores virtuais utilizando técnicas de machine learning para inferência de temperatura em motores de elevação em pontes rolantes, tendo como base os dados reais da planta.