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Título: Comparação de métodos para detecção de oscilações em unidades industriais afetadas por distúrbios
Autor(es): Vieira Júnior, Roberto
Orientador: Munaro, Celso José
Data do documento: 25-Nov-2016
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Detectar a presença de oscilações em processos industriais permite corrigir rapidamente seus efeitos nocivos. Quatro importantes métodos da literatura são analisados e comparados neste trabalho: Função de Autocorrelação, Envelope Espectral, Análise de Componentes Independentes e Transformada Discreta de Cosseno. A comparação é feita com sinais de uma planta industrial com múltiplas frequências de oscilação, presença de ruídos e distúrbios, e oscilações de diferentes amplitudes. Considerando-se os requisitos de equipes de operação, propostas são apresentadas aos diferentes métodos para caracterizar as oscilações que mais impactam na variabilidade dos sinais analisados, orientando as equipes para a rápida identificação de suas fontes. É proposta também a aplicação de uma metodologia com a finalidade de selecionar dados livres de outliers e distúrbios acentuados, que interferem nos resultados obtidos pelos algoritmos de detecção de oscilações. A metodologia proposta é aplicada a dados coletados de uma planta industrial. Por fim, um método de detecção de oscilações é aplicado sobre janelas de dados sequenciais com o objetivo de avaliar a repetibilidade dos resultados obtidos em análises sucessivas.
Detecting the presence of oscillations in industrial processes allows to quickly correcting the damaging effects that they produce. Four important methods in the literature are analysed and compared in this work: Autocorrelation Function, Spectral Envelope, Independent Component Analysis and Discrete Cosine Transform. The comparison is made with signals of an industrial plant with multiple oscillation frequencies, the presence of noise and disturbances, and oscillations of different amplitudes. Considering the operations staff requirements, proposals are presented to the different methods to characterize the oscillations that most impact in the variability of the signals analyzed, guiding staff to quickly identify their sources. A methodology is proposed to select data free of outliers and severe disturbances that interfere in the results obtained by the oscillation detection algorithms. The proposed methodology is applied to data collected from an industrial plant. Finally an oscillation detection method is applied a moving window data to evaluate the repeatability of the results obtained on successive analysis.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9635
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