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Title: Método híbrido para detecção e diagnóstico de falhas baseado em resíduos
Authors: Martins, Rodrigo Siqueira
Keywords: Detecção e Diagnóstico de Falhas (FDD);métodos de detecção baseado em modelos;sistemas dinâmicos de geração de resíduo;erro médio quadrático (MSE)
Issue Date: 27-Jun-2014
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: MARTINS, Rodrigo Siqueira. Método híbrido para detecção e diagnóstico de falhas baseado em resíduos. 2014. 76f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro De Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2014.
Portuguese Abstract: A detecção e o diagnóstico de falhas, ou seja, descobrir como, onde e porque as falhas acontecem, é uma importante área de estudo desde que o homem passou a ser substituído pelas máquinas. No entanto, nenhuma técnica estudada até hoje consegue resolver em definitivo o problema. As diferenças em sistemas dinâmicos, sejam eles lineares, não lineares, variantes ou invariantes no tempo, com redundância física ou mesmo analítica dificultam as pesquisas no sentido de obter uma solução única. Neste trabalho, será apresentada uma técnica de detecção e diagnósticos de falhas (FDD) em sistemas dinâmicos utilizando observadores de estado em conjunto com outras ferramentas de maneira a criar um FDD híbrido. Um observador de estado modificado será utilizado para a criação de um resíduo que permita a detecção e também o diagnósticos de falhas. Um banco de assinaturas de falhas será criado a partir de recortes utilizando ferramentas estatísticas e por fim uma aproximação usando erro médio quadrático (MSE) servirá de inferência e auxiliará no estudo do comportamento das falhas e no diagnóstico das mesmas, ainda que na presença de ruídos. Essa metodologia será então aplicada a uma planta didática de tanques acopladas e outra com instrumentação industrial com fim de validar o sistema.
Abstract: The detection and diagnosis of faults, ie., find out how , where and why failures occur is an important area of study since man came to be replaced by machines. However, no technique studied to date can solve definitively the problem. Differences in dynamic systems, whether linear, nonlinear, variant or invariant in time, with physical or analytical redundancy, hamper research in order to obtain a unique solution . In this paper, a technique for fault detection and diagnosis (FDD) will be presented in dynamic systems using state observers in conjunction with other tools in order to create a hybrid FDD. A modified state observer is used to create a residue that allows also the detection and diagnosis of faults. A bank of faults signatures will be created using statistical tools and finally an approach using mean squared error ( MSE ) will assist in the study of the behavior of fault diagnosis even in the presence of noise . This methodology is then applied to an educational plant with coupled tanks and other with industrial instrumentation to validate the system.
URI: http://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/19281
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