Navegando por Autor "Miranda, Tiago Fernandes de"
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Dissertação Análise de desempenho de técnicas de indicação de causalidade aplicadas a alarmes industriais(2017-07-03) Miranda, Tiago Fernandes de; Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de; http://lattes.cnpq.br/7987212907837941; http://lattes.cnpq.br/1949287972550451; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; Munaro, Celso José; http://lattes.cnpq.br/5929530967371970Alarmes industriais tem natureza inerentemente assíncrona e são fundamentais para a manutenção da segurança operacional e saúde de processos industriais complexos. Entretanto, sistemas de alarmes industriais mal configurados tendem a gerar quantidades excessivas de alarmes, o que os tornam ineficientes. Dentre os possíveis agentes degradantes de um sistema de alarmes, estão os alarmes causais. Situações de alarmes causais ocorrem quando a ativação de um determinado alarme implica na ativação de um ou mais alarmes decorrentes, gerando informação redundante no sistema de alarmes. Diante da relevância do problema, nesta dissertação são analisados os desempenhos de duas técnicas para determinação de alarmes causais: correlação cruzada e teste de causalidade de Granger. Como dados de alarmes industriais são essencialmente de natureza discreta, antes de se aplicar ambas as técnicas, houve a necessidade de se realizar um pré-processamento sobre os dados de alarmes, através de uma técnica de suavização de sinais. Para obtenção dos resultados, foram utilizados dados de alarmes provenientes de cenários de simulação de geração de alarmes e do Benchmark Tennessee Eastman Process. Os resultados obtidos indicam que, em aspectos gerais, o teste de causalidade de Granger obteve maior eficiência que a correlação cruzada na tarefa de indicação de relações causais em alarmes industriais. Também foram realizados estudos comparativos da aplicação do teste de causalidade de Granger sobre variáveis de processo e alarmes no Benchmark Tennessee Eastman Process, indicando suas características.TCC Correlação de alarmes industriais(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2015-06-23) Miranda, Tiago Fernandes de; Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; Leitão, Gustavo Bezzera PazMonitorar um processo industrial automático é uma tarefa complexa, entretanto pode se tornar pior nos momentos em que anormalidades ocorrem e a intervenção manual faz-se necessária. Para tornar este processo o mais simples possível a indústria busca rotineiramente atingir a configuração de alarmes ideal que ofereça mais segurança a saúde geral da industria. Na prática, as indústrias configuram seus alarmes sem uma metodologia adequada resultando em configurações com alarmes problemáticos que reduzem a eficiência do processo e aumentam os riscos a segurança pessoal, financeira e ambiental. Diante da relevância do problema, este trabalho tem por objetivo desenvolver e aplicar o método de correlação de variáveis de alarmes possibilitando a identificação de perfis problemáticos de tal forma que a configuração de alarmes possa ser efetivamente simplificada.