Identificação de chama de forno industrial através do monitoramento por visão computacional. - Chui, Danilo de Santana (2020)
Em fornos industriais, chamas instáveis podem levar a condições de operação potencialmente inseguras. Geralmente, sistemas supervisórios elaborados são utilizados para monitorar os parâmetros do processo para evitar esses problemas. Para aprimorar o tempo de resposta e uniformizar decisões de operadores humanos, as tendências de pesquisas atuais são realizadas com o intuito de identificar previamente comportamentos anômalos das chamas e atuar sem interferência humana para manter a chama em determinados níveis pré-estabelecidos. O desempenho do controlador está diretamente ligado à acurácia do modelo do sistema. Infelizmente, devido à complexidade do processo, os modelos físicos da dinâmica da propagação da chama não são confiáveis o suficiente para aplicações em controle de sistemas. Por outro lado, caso a dinâmica seja descrita em termos de um modelo identificado, a estratégia de controle pode ser aperfeiçoada. Este trabalho propõe uma metodologia para a identificação de um modelo para a dinâmica da chama através da evolução temporal das propriedades das imagens capturadas por uma câmera CCD em um forno a gás de escala industrial. Para tanto, utilizam-se métodos de visão computacional para processar e extrair propriedades características das imagens de chama ao longo do tempo. Então, técnicas de Análise Modal Operacional, como o método no Domínio do Tempo de Ibrahim e o algoritmo do Decremento Aleatório, identificam as características modais das propriedades com o objetivo de se obter a parte determinística do modelo. A parte aleatória do modelo é extraída de características estatísticas dos dados. A metodologia apresentada é utilizada para modelar sete condições de combustão diferentes e os dados estimados pelo modelo são comparados com dados experimentais não utilizados no processo de identificação. As respostas em frequência comparadas mostram em média uma forte correlação entre os dados estimados e experimentais, além de mostrarem um desvio espectral aceitável para os objetivos do modelo, o que valida o método de modelagem. Por fim, é proposta uma forma de unificação dos sete modelos identificados em um, o que poderia viabilizar sua aplicação num suposto projeto de controle.