Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9567
Título: Detecção de Oscilações em Processos Industriais Baseada no Envelope Espectral
Autor(es): Faria, Heitor Guzzo de
Orientador: Munaro, Celso José
Data do documento: 10-Abr-2018
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Distúrbios oscilatórios são problemas frequentes em processos industriais. A detecção e diagnóstico de oscilações é de grande importância pois além de indicarem algum defeito ou desgaste de equipamento, o distúrbio pode se propagar por toda a planta provocando aumento da variabilidade e consequentemente redução do desempenho do processo e da qualidade do produto final. Este trabalho apresenta uma proposta de detecção automática de oscilações baseado no envelope espectral. A automatização da metodologia apresentada na literaturapossibilita a implementação na indústria sem a necessidade de um especialista operando o algoritmo. Foi realizada a seleção dos segmentos de dados efiltragempara garantir que sinais sem distúrbios fossem utilizados nas análises. Os sinais de menor impacto foram descartados através do coeficientede variação. O espectro dos sinais restantes foi estimado utilizando acorrelação entre os sinaise o envelope foi calculado através do maior autovalor do espectro estimado. A seleção de intervalos de frequência foi realizada de forma automática. Os intervalos de frequência mais relevantes foram selecionados utilizando como critério a energia percentual. A indicação de sinais onde as oscilações estão presentes foi realizada através da verificação do resultado deteste de hipótese. Os sinais em que o valor do teste ultrapassou o limiar da distribuição qui-quadrado com 2 graus de liberdade indicam a existência da oscilação naquele sinal.Estudos de caso foram realizados utilizando dados industriais de uma unidade estacionáriade processamento de óleo e gás mostrando que foi possível obter uma boa repetibilidade dos resultados de detecção em análisessubsequentes.
Oscillatory disturbance is a common issue in industrial processes. The detection and diagnosis of oscillationsis important becauseitcan indicate a fault or wear on equipment. The detection is also important because oscillation can propagate throughout the plant causing increase in variability, reduction of process performance and reduction of product quality. This thesis presents a proposal of oscillation detection based on the spectral envelope method. The automation of the methodology presented in the literature allows the implementation in industry without the requirement of a human expert to run the algorithm. Data segmentation was performed together with filtering to guarantee that disturbance free data was used in the analysis. The signals with lower impact were eliminated using the coefficient of variation.The spectrum of the remaining signals was estimated using the correlation betweensignals and the spectral envelope was calculated via the greatest eigenvalue of the estimated spectrum. Band selection was performed in an automated manner and the most relevant ones were selected using a percentage energy threshold. The oscillation indication was confirmed using a statistical hypothesis test. Signals with values over the threshold of a chi-squared distribution with 2 degrees of freedom indicate the presence of oscillation in the signal. Case studies were carried out using industrial data from an oil and gas processing platform showing that repeatability of detection results was achieved in subsequent analysis.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9567
Aparece nas coleções:PPGEE - Dissertações de mestrado

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
tese_10900_Dissertação HEITOR GUZZO vbiblioteca.pdf10.47 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.