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Título: Detecção de cavitação em válvulas de controle via análise estatística de sinais acústicos
Autor(es): Paes, Alexandre Araujo
Orientador: Munaro, Celso José
Coorientador: Ciarelli, Patrick Marques
Data do documento: 6-Dez-2016
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: A cavitação é um fenômeno físico que traz sérios danos aos internos de válvulas de controle. Seu monitoramento e diagnóstico são de suma importância para evitar a degradação precoce dos equipamentos onde se manifesta. Neste trabalho, os sinais de emissão acústica e de pressão foram avaliados para detectar a cavitação incipiente em uma válvula pneumática de controle atuando em uma malha de controle de vazão de água. Foi observado, através dos dados coletados, que o desvio padrão e o fator forma do sinal de emissão acústica são mais sensíveis à presença de cavitação, e por isso foram utilizados para a detecção do mesmo. Com estas informações, avaliou-se a aplicação das cartas de Shewhart e de Máquina de Vetores Suporte para detectar a cavitação, e os resultados dos dois métodos foram comparados usando quatro métricas de desempenho. A análise destes resultados fornece importantes informações para escolha do método de detecção da cavitação em função da complexidade, disponibilidade de dados e presença de erros de diagnóstico. Por fim, é avaliado o efeito da abertura da válvula no desvio padrão do sinal de emissão acústica, usando apenas dados de normalidade. Para isto, foi proposto um método cujo modelo resultante permite detectar a cavitação usando somente dados de normalidade. A abordagem proposta é relevante, já que, em processos industriais, dados de cavitação são de difícil obtenção.
Cavitation is a physical phenomenon that causes serious damage to control valve’s internals. Its monitoring and diagnosis are critical to prevent premature degradation of the equipment where it occurs. In this work, acoustic emission and pressure signals have been evaluated to detect incipient cavitation in a pneumatic control valve operating in a water flow control loop. It has been observed, through of the collected data, that standard deviation and skewness of acoustic emission signal are more sensitive to the presence of cavitation, therefore they were used to detect it. With this information, Shewhart charts and Support Vector Machine methods are used to detect cavitation, and the results of the two methods are compared using four performance metrics. The analysis of these results provides important information for choosing the cavitation detection method depending on the complexity, data availability and presence of false diagnosis. Finally, It is evaluated the effect of valve opening on standard deviation of acoustic emission signal using only normality data. To that end, a method was proposed generating a linear model allows detecting cavitation only using normality data. The approach is relevant since, in industrial process, the cavitation data are hard to get.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9554
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