Detecção e diagnóstico de falhas baseado em modelos empíricos no subespaço das variáveis de processo (EMPVSUB)

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Bastidas, Maria Eugenia Hidalgo
• Orientador(a): Trierweiler, Jorge Otávio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Diagnóstico de falhas; Progressão textual; Processo industrial
• Palavras-chave em Inglês: Fault diagnosis; Backward elimination; Empirical models; Linear regression with regularization
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/180126

O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia para a detecção e diagnóstico de falhas em processos industriais baseado em modelos empíricos no subespaço das variáveis do processo com expansão não linear das bases. A detecção e o diagnóstico de falhas são fundamentais para aumentar a segurança, confiabilidade e lucratividade de processos industriais. Métodos qualitativos, quantitativos e baseados em dados históricos do processo têm sido estudados amplamente. Para demonstrar as vantagens da metodologia proposta, ela será comparada com duas metodologias consideradas padrão, uma baseada em Análise de Componentes Principais (PCA) e a outra baseada em Mínimos Quadrados Parciais (PLS). Dois estudos de casos são empregados nessa comparação. O primeiro consiste em um tanque de aquecimento com mistura e o segundo contempla o estudo de caso do processo da Tennessee Eastman. As vantagens da metodologia proposta consistem na redução da dimensionalidade dos dados a serem usados para um diagnóstico adequado, além de detectar efetivamente a anormalidade e identificar as variáveis mais relacionadas à falha, permitindo um melhor diagnóstico. Além disso, devido à expansão das bases dos modelos é possível trabalhar efetivamente com sistemas não lineares, através de funções polinomiais e exponenciais dentro do modelo. Adicionalmente o trabalho contém uma metodologia de validação dos resultados da metodologia proposta, que consiste na eliminação das variáveis do melhor modelo obtido pelos Modelos Empíricos, através do método Backward Elimination. A metodologia proposta forneceu bons resultados na área do diagnóstico de falhas: conseguiu-se uma grande diminuição da dimensionalidade nos sistemas estudados em até 93,55%, bem como uma correta detecção de anormalidades e permitiu a determinação das variáveis mais relacionadas às anormalidades do processo. As comparações feitas com as metodologias padrões permitiram demonstrar que a metodologia proposta tem resultados superiores, pois consegue detectar as anormalidades em um espaço dimensional reduzido, detectando comportamentos não lineares e diminuindo incertezas.