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Título: Detecção de Falhas em Processos Industriais Operando em Múltiplas Regiões via Análise Externa com Múltiplos Modelos Lineares
Autor(es): Fernandes, Renata Teixeira das Neves
Orientador: Munaro, Celso José
Data do documento: 30-Abr-2018
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Métodos convencionais de controle estatístico multivariado vêm sendo muito aplicados para monitoração de processos industriais. Esses métodos assumem que o processo opera em uma única região de operação, ou seja, em um estado estacionário. Para processos que operam em múltiplas regiões de operação são necessários métodos de monitoração que consigamdiferenciar mudanças normais nas condições de operação da ocorrência de falhas, caso contrário, altas taxas de falsos alarmes são geradas. Vários estudos recentes propõem soluções para este problema, dentre elasa análise externa, que dispensa a definição de regiões de operação delimitadas e de treinamentos para cada uma delas. Porém, quando há apresença de não linearidades emprocessos, a aplicação da análise externa linearprejudica a qualidade da monitoração. Nesses casos, uma alternativa é utilizar a análiseexterna não linear. No entanto, esta solução requer definições complexas de funções e parâmetros que influenciam consideravelmente na qualidade do modelo final. Uma alternativa àanálise externa não linear é a utilização de múltiplos modelos lineares na análise externa. Este trabalhotem como objetivo principal investigar a possibilidade da utilização de múltiplos modelos lineares aplicados à análise externa paratratar a presença de não linearidades no processo.Paratal, propõe-se uma metodologia para detectar a necessidade do uso dessesmúltiplos modelosepara realizar a construção e a aplicação dos múltiplos modelos na monitoração do processo.A metodologia proposta éaplicada na supervisão do processo industrial simulado de um tanque reator continuamente agitado (CSTR)e seu desempenho é comparadoaoobtidoatravés da metodologia de análise externa linear tradicionalque utiliza um único modelo linear.Os resultados mostraram uma melhoria no desempenhoda detecção de falhas através da aplicação da metodologiade múltiplos modelos,que se mostrou mais sensível a falhasquea metodologia de modelo único.Dessa forma, com base nos resultados obtidos neste trabalho, a aplicação de múltiplos modelos lineares mostra-se uma alternativa viável na detecção de falhas em processos industriais.
The conventional methods of Multivariate Statistical Monitoring have been widely applied to industrial processesmonitoring. A unique operation condition is usually assumed in these methods,i.e., theyoperate in a stationarystate. To handle processes that operate in multiple operation conditions,monitoring methods capable of differentiating normalchanges at operation conditions from processes faultsare required. Otherwise, high levels of false alarms are generated. Severalrecent studies propose solutions to this problem, among themtheexternal analysis, which does not require the definitionof delimited operating regions and neither trainings for each of them. However, when nonlinearities are present in processes,the application of linear external analysis impairs the quality of the monitoring. In these cases, non-linear external analysis can be used as an alternative. This solution requires complex definitions of functions and parameters that has significant influencein thequality of the model. Another option is the use of multiple linear models in external analysis.The main goalof thiswork is to investigate the possibility of using multiple linear models applied to the external analysis to deal withthe presence of nonlinearities in the process.Amethodology is proposed to detect ifmultiple linear modelsare necessaryandto carry out the construction andthe application of the multiple models in the process monitoring.Theproposed methodology is applied in the supervision of the simulated industrial process of a Continuously StirredReactor Tank(CSTR) and its performance is compared with the performance of the traditional external analysis method using a single linear model.The results haveshown improvement in the performance of fault detection when applied the multiple models methodology, which has also presentedbetter sensibility to faults then the single model methodology.Thus, based on the results obtained in this work, the application of multiple linear modelsis a viable alternative for fault detectionsin industrial processes.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9566
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