Sistema de monitoramento de falhas

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Sistema de monitoramento e diagnóstico de falhas em geradores com sistema de excitação brushless.

Sistema de monitoramento e diagnóstico de falhas em geradores com sistema de excitação brushless.

Os empreendimentos de gera¸c˜ ao termel´ etrica emergenciais sofreram uma altera¸c˜ ao signifi- cativa no seu volume de despacho, dada ` as restri¸c˜ oes hidrol´ ogicas e os atrasos na entrada em opera¸c˜ ao de novos empreendimentos de gera¸c˜ ao e transmiss˜ ao. Este cen´ ario demanda um ajuste significativo ao planejamento da manuten¸c˜ ao dos geradores destas UTEs, de modo a garantir a disponibilidade e confiabilidade energ´ etica ao Sistema Interligado Na- cional - SIN . Geradores com excita¸c˜ ao brushless ou simplesmente geradores brushless como o pr´ oprio nome j´ a indica, a alimenta¸c˜ ao do enrolamento de campo n˜ ao se d´ a por meio de escovas de carv˜ ao. Estas escovas s˜ ao substitu´ıdas por um sistema de excita¸c˜ ao formado por um conjunto de trˆ es bobinas defasadas em 120 graus, girantes, acopladas ao eixo do gerador, juntamente com uma ponte de diodos, ou seja, a alimenta¸c˜ ao de corrente cont´ınua ao campo se d´ a de forma indireta. Toda esta estrutura de acoplamentos mag- n´ eticos e elementos girantes dificultam a obten¸c˜ ao de informa¸c˜ oes relevantes do campo do gerador e a ausˆ encia deste monitoramento pode resultar na queima de polos, ou em curtos-circuitos entre os enrolamentos do rotor, provocando deficiˆ encias operacionais no atendimento das potˆ encias exigidas dos mesmos. Certas falhas ou condi¸c˜ oes operacionais indevidas no sistema de excita¸c˜ ao de geradores brushless, tais como queima de diodos da ponte girante, sobre temperaturas nos enrolamentos de campo,etc., dificilmente s˜ ao diagnosticadas em tempo h´ abil de intervir preventivamente. Esta pesquisa apresenta uma metodologia de monitoramento e diagn´ ostico n˜ ao invasiva, de baixo custo de implementa- ¸c˜ ao, possibilitando identificar falhas num conjunto de elementos do sistema de excita¸c˜ ao brushless . Trata-se, portanto, de uma metodologia de avalia¸c˜ ao da integridade operacional de geradores brushless em fase de sincroniza¸c˜ ao, bem como em fase de opera¸c
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DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE TELEMETRIA PARA AQUISIÇÃO DE DADOS E MONITORAMENTO DE FALHAS EM SISTEMAS FOTOVOLTAICOS

DESENVOLVIMENTO DE UM SISTEMA DE TELEMETRIA PARA AQUISIÇÃO DE DADOS E MONITORAMENTO DE FALHAS EM SISTEMAS FOTOVOLTAICOS

Com o grande avanço no setor de energia fotovoltaica, tem se tornado necessário o desenvolvimento de tecnologias para que seja possível realizar o monitoramento desses sistemas e garantir que os mesmos operem em alta performance na geração de energia, de tal forma a garantir que o investimento se viabilize. O presente trabalho tem como objetivo simular uma planta fotovoltaica e desenvolver um sistema que realize a aquisição de dados e o monitoramento de falhas em sistemas fotovoltaicos. O trabalho é divido em duas partes essenciais. A primeira parte, fala sobre toda a teoria que envolve um sistema de produção de energia solar, desde o princípio básico de funcionamento até os componentes necessários para que sua produção seja realizada, já na segunda parte é discutido sobre como é realizado a simulação de uma planta fotovoltaica em um software de simulação, quais as principais variáveis de estudo no momento de analisar a performance do sistema e como os dados gerados podem ser observados por um usuário utilizando uma das principais inovações no setor de telecomunicações que é a Internet das Coisas (IoT).
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Sistema de monitoramento de falhas em tubulações por meio de processamento digital de sinais

Sistema de monitoramento de falhas em tubulações por meio de processamento digital de sinais

Os PIGs de alta resolução (baseados no princípio de “fuga de fluxo magnético”) são ferramentas que evoluíram na tentativa de dimensionar, com precisão, os defeitos, para possibilitar os cálculos de avaliação de integridade, evitando falsos alarmes. Basicamente essa evolução se deu pela utilização de sensores de efeito Hall, com dimensão reduzida e que pudessem ocupar toda circunferência, deixando pouquíssima região descoberta. A eficiência desse sistema está atrelada à utilização de magnetos com potência elevada e maior capacidade de saturação da parede do duto, e a um sistema de gravação digital (BUENO, 2006).
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Sistema portátil para monitoramento e identificação de falhas em motores de indução trifásicos através da técnica da Análise da Assinatura Elétrica.

Sistema portátil para monitoramento e identificação de falhas em motores de indução trifásicos através da técnica da Análise da Assinatura Elétrica.

Segundo [3], a velha máxima que as máquinas quebrarão no pior momento é uma realidade, já que normalmente a quebra ocorrerá quando a demanda de produção é maior e neste momento a equipe de manutenção deve reagir, inspecionar a máquina, identificar as falhas e realizar os reparos necessários. Será então necessário manter as peças em estoque ou pagar o preço do mercado por elas e arcar com o tempo de paralisação necessário para o conserto da falha. Hoje em dia, poucas empresas trabalham verdadeiramente com essa filosofia, pois normalmente realizam-se pequenas tarefas preventivas, como lubrificação e ajustes na máquina.
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SISTEMA DE MONITORAMENTO PARA DETECÇÃO DE FALHAS EM PLACAS FOTOVOLTAICAS

SISTEMA DE MONITORAMENTO PARA DETECÇÃO DE FALHAS EM PLACAS FOTOVOLTAICAS

Por meio do referencial teórico foi possível entender o funcionamento de um painel fotovoltaico, tendo conhecimento dos seus princípios de funcionamento, e visando a detecção de falhas, conforme proposto, iniciou-se o projeto com o desenvolvimento de um software usando a IDE do Visual Studio Community da Microsoft. Esse software deverá ser capaz de ler, através da porta USB, os dados adquiridos pelos sensores conectados ao Arduino e a placa fotovoltaica, e ainda apresentar uma interface gráfica de fácil entendimento dos dados apresentados.
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Sistema de aquisição de dados para monitoramento e predição de falhas em motores elétricos

Sistema de aquisição de dados para monitoramento e predição de falhas em motores elétricos

tecnológica inovadora, através de um sistema automático de aquisição de dados com Personnal Computer (PC), via porta paralela para monitoramento de motores elétricos de baixa tensão. O sistema se baseia na medição da resistência de isolamento como meio de verificar a isolação do motor e na medição das impedâncias entre fases de forma a avaliar os processos de falha nas bobinas. São descritos de forma detalhada, os fundamentos teóricos usados para a escolha das variáveis a serem monitoradas e os experimentos realizados tanto com instrumentos de bancada como com a interface montada. Da mesma forma, o hardware e software desenvolvido estão bem documentados com detalhamento dos circuitos e do código escrito em Visual Basic (VB). Os dados coletados foram tratados com ferramentas estatísticas e se apresentaram consistentes, com alta repetibilidade das medidas e precisão compatível com os objetivos do projeto.
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Monitoramento de falhas operacionais em bombas centrífugas multiestágios usando Árvores de Decisão

Monitoramento de falhas operacionais em bombas centrífugas multiestágios usando Árvores de Decisão

Atualmente, o monitoramento da condição de operação em sistemas de elevação artificiais baseados em BCS tornou-se um fator determinante para a produção de hidrocarbonetos, pois a vida útil e a produ- tividade do poço têm uma correlação direta com o bom funcionamento do sistema de elevação artificial. Vários fatores relacionados às condições do poço, o projeto e a instalação podem induzir falhas nesse equipamento. A formação de gás (indicada aqui como GI) causa operação instável (surging) e bloqueio com gás (gas locking). Fluidos de alta viscosidade (indicados aqui como VI) fazem com que a eficiência da bomba diminua e a perda de pressão na tubulação aumente devido ao maior atrito [ 1 ]. O fechamento inesperado da válvula choke (indicado aqui como CV) é um problema predominante da instalação que pode induzir perda de controle na operação. A diminuição da pressão de entrada (indicada aqui como DIP) evidencia um declínio da produtividade de um poço.
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SIMF: um framework de injeção e monitoramento de falhas de nuvens computacionais utilizando SPN

SIMF: um framework de injeção e monitoramento de falhas de nuvens computacionais utilizando SPN

Na classe injector ocorre a injeção de falhas e reparos nos componentes da nuvem, essa classe possui o kernel responsável pelos números pseudo-randômicos, na qual atribui- se o randVariateGeneration, e a conexão SSH2 através do sshCommand. É importante ressaltar, que esses tempos de falha e reparo são atribuídos as transições do modelo SPN, pois os disparos ocorrem de acordo com a simulação do modelo. O kernel é o responsável por efetivamente transformar os dados armazenados no arquivo em eventos de falhas e/ou reparos, injetando-os no sistema. Também é de responsabilidade do kernel encerrar os processos que geram os eventos ao final da execução, esses valores são disparados levando em consideração a probabilidade exponencial. É na classe injector que verifica-se a inicialização por meio do InicializarComponentes da injeção de falha transitionFailure por meio do reparo do sistema transitionRepair. Além dos status verificando se os componentes estão ativos na rede com o uso do isAlive. Caso o modelo SPN criado pelo o usuário possua Máquinas Virtuais(VM) em sua estrutura, o injetor possui um método que verifica se as mesmas estão ativas, tanto na injeção de falha como no reparo, visto que a VM está em uma camada virtualizada e o processo para verificação é mais complexo do que o das máquinas físicas, os comandos são: isVM e eucaCommand.
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Monitoramento estrutural baseado na técnica de ondas Lamb para detecção de falhas em estruturas metálicas parafusadas

Monitoramento estrutural baseado na técnica de ondas Lamb para detecção de falhas em estruturas metálicas parafusadas

A detecção de dano é geralmente realizada mais estreitamente no contexto de uma ou mais disciplinas relacionadas, que incluem: monitoramento da integridade estrutural (SHM - Structural Health Monitoring), condição de monitoramento (CM – Condition Monitoring), avaliação não destrutiva (NDE – Non destructive Evaluation) – também denominado de ensaio não destrutivo (NDT – Non destructive Testing), monitoramento e uso da integridade do sistema (HUMS - Health and Usage Monitoring system), controle estatístico de processo (SPC – Statistical Process Control) e prognóstico de danos (DP – Damage Prognosis), conforme observado por Farrar e Worden (2013). O mesmo autor também descreve que o processo tem uma multidisciplinaridade, o termo monitoramento de integridade estrutural ou sua sigla SHM geralmente se refere ao processo de implementação de uma estratégia de detecção de danos para a indústria aeroespacial, civil ou infraestrutura de engenharia mecânica.
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Sistema de diagnóstico de múltiplas falhas em veículos automotivos

Sistema de diagnóstico de múltiplas falhas em veículos automotivos

Os sistemas veiculares atuais compreendem sistemas on-line de monitoramento e detecção de falhas. Quando uma falha é detectada, um código de falha particular é ativado e armazenado para posterior análise. Diagramas binários de decisão codificam testes a serem realizados para cada código de falha ativo. Entretanto, o diagnóstico desses sistemas tem se tornado cada vez mais complexo devido à crescente eletrônica embarcada. Vários códigos de falha podem ser ativados por uma mesma causa, o que dificulta o procedimento de rastreio da falha pelo especialista de manutenção. Esse trabalho tem por objetivo desenvolver uma ferramenta em software para combinar diagramas de decisão binários, propondo uma reordenação dos testes na presença de múltiplos códigos ativos, de forma a construir um diagrama único de testes com menor custo de diagnóstico. Nessa abordagem, o diagrama preferencia testes com baixo custo e alta probabilidade de falha. O software desenvolvido é um teste de conceito, no qual é possível experimentar a estratégia proposta em diversos cenários, de forma bem similar ao que ocorre nas ferramentas de diagnóstico guiado existentes. Resultados preliminares mostram uma redução significativa do custo de diagnóstico da estratégia combinada com relação à convencional.
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Sistema de informação e monitoramento do tráfego

Sistema de informação e monitoramento do tráfego

Nos testes realizados, as previsões e medidas de tempo foram bem satisfatórias. A margem de erro mínima equivale ao intervalo de transmissão dos aparelhos de rastreamento e esteve dentro do esperado, embora algumas situações anormais ainda não puderam ser solucionadas. Quando veículos desviam de seu itinerário normal ou ocorrem falhas no registro da passagem de um veículo por uma parada, como foi mencionado na seção 4.4, ambos os casos geram resultados incorretos. O sistema consegue detectar as condições anormais, mas isto não acontece de imediato, gerando informações incorretas. Partindo do princípio de que estas situações não ocorrem com freqüência, pode-se dizer que o sistema oferece um bom grau de confiabilidade.
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Monitoramento e diagnóstico de falhas em uma coluna de destilação

Monitoramento e diagnóstico de falhas em uma coluna de destilação

A rede digital que será utilizada nesta dissertação será a Foundation Fieldbus. Ela será o elo vital para verificar a confiabilidade de cada instrumento, pois fornecerá as informações que completam um diagnóstico amplo e ao mesmo tempo profundo do sistema (processo e instrumentação), pois enquanto os sistemas de detecção de falhas tradicionais apenas diagnosticam as falhas do processo através do modelo nebuloso e de simuladores, a rede digital FF aprofundará esse diagnóstico, informando em qual instrumento a falha está ocorrendo, se é no hardware ou no software e se é uma falha fatal ou parcial que permite o instrumento ainda funcionar. Este nível de diagnóstico não poderia ser alcançado a não ser pela inclusão dos diagnósticos da rede digital FF na solução da metodologia de detecção de falhas dessa dissertação. Essa informação do diagnóstico será dada pelos blocos de função, que serão detalhados a seguir. Mas antes, é necessário conhecer uma breve introdução à rede digital FF.
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Monitoramento do processo de junção por Friction Stir Welding para detecção de falhas

Monitoramento do processo de junção por Friction Stir Welding para detecção de falhas

Em seu trabalho, Moraes ( 1996 ) analisou a aceleração e desaceleração de um rotor montado em bancada. Inicialmente, simulou dois sinais idênticos, compostos por componentes harmônicas com diferentes frequências e ponderações, de forma a exemplificar a vibração mecânica de um sistema rotativo. Em um dos sinais, somou uma sequência de oito pulsos transitórios, representando as falhas em 0,5s. Visualmente, os dois sinais simulados não apresentaram diferenças. Entretanto, ao aplicar a Transformada Wavelet, foi possível notar diferenças nas escalas 10 e 11 do Mapa de Quadrados Médios, em 0,5s, como mostra a Fig. 2.9 .
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Sistema híbrido para detecção e diagnóstico de falhas em sistemas dinâmicos

Sistema híbrido para detecção e diagnóstico de falhas em sistemas dinâmicos

A motivação sobre estudos envolvendo sistemas FDI/FDD está relacionada a alguns acidentes que aconteceram a partir da década de 1970 no âmbito aeroespacial e industrial. Um desses grandes acidentes aconteceu em 1979 com uma aeronave da American Airlines que estava decolando de Chicago e, ao ocorrer uma falha, o voo 191 tornou-se o desastre aéreo nos Estados Unidos com o número mais elevado de vítimas (271 pessoas). Em re- lação à segurança crítica em indústrias de usinas nucleares, os interesses em sistemas de diagnósticos e controladores tolerantes a falhas têm sido intensificados desde o acidente de Three Mile Island (28 de março de 1979) e da tragédia na usina nuclear de Chernobil (26 de abril de 1986) [Zhang & Jiang. 2007]. Existem outros vários exemplos de aciden- tes que poderiam ser evitados com um sistema mais sofisticado de tolerância a falhas ou detecção e diagnóstico de falhas que pudesse alertar aos operadores as prováveis falhas. Segundo Venkatasubramanian et al. (2003a), indústrias petroquímicas perdem cerca de 20 bilhões de dólares por ano com eventos considerados anormais.
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SISTEMA ESPECIALISTA PARA IDENTIFICAÇÃO DE
FALHAS E TOMADA DE DECISÃO

SISTEMA ESPECIALISTA PARA IDENTIFICAÇÃO DE FALHAS E TOMADA DE DECISÃO

O conjunto de regras elaborado para o Sistema Especialista para Identificação e Seleção de Falhas para Tomada de Decisão , foi criado a partir dos dados coleados durante o processo de aquisição de conhecimento. Este processo foi bastante cauteloso, pois nos preocupamos, primordialmente, em levantar e registrar todos os dados, depois analisamos e classificamos os dados já coletados e registrados de acordo com a complexidade estrutural, definimos as estruturas conforme os procedimentos padrões de decisão utilizados durante o processo operacional. Tomando o máximo de cuidado para não deixar de levantar dados importantes, e, também tomando cuidado para não levantar dados irrelevantes para o sistema operacional produtivo. Os instrumentos de coletas de dados adotados foram bastante discutidos de forma criteriosa para não comprometer a credibilidade do Sistema Especialista. Os instrumentos de coleta de dados foram: pesquisa bibliográfica, entrevistas com os especialistas, observação direta da operação do sistema operacional produtivo e análises de relatórios (operacionais e de manutenção) diários.
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Implementação de um sistema de análise de falhas em uma usina sucroalcooleira

Implementação de um sistema de análise de falhas em uma usina sucroalcooleira

Desenvolvida por Sakichi Toyoda como uma ferramenta auxiliar para o sistema Toyota de produção, o método “Cinco Por Quês” (do inglês Five Whys) é uma abordagem que visa buscar a causa raiz de um problema para que ações corretivas sejam efetivas. Com essa ferramenta é possível afirmar que para cada efeito há uma causa, mas nem sempre essa relação está clara para a equipe de manutenção. Este mecanismo fundamenta-se no questionamento de “por quês” repetidas vezes (5) para que seja feita a distinção entre o real problema dentre as consequências do mesmo. Para que se obtenha sucesso na aplicação desta ferramenta, deve-se atentar ao fato de que a primeira pergunta, ou o primeiro “por quê” seja o próprio problema, e os próximos “por quês” sejam aplicados em decorrência das respostas obtidas, como mostrado no esquema abaixo.
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Estabilização de um sistema com histerese e sujeito a falhas aleatorias

Estabilização de um sistema com histerese e sujeito a falhas aleatorias

se tornam zero, isto equivale a uma ordem dada pelo detector de falhas DF para que o controlador se desligue. O controlador fica desligado durante um certo periódo de tempo, a ser determinado no projeto do controlador. Denotamos por µ > 0 este periódo de tempo na qual o controlador fica desligado depois de cada falha. Em aplicações, µ pode ser escolhida para atender os requisitos de estabilidade, mais adiante vamos explorar sua importância.

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Tolerância a falhas através de escalonamento em um sistema multiprocessado

Tolerância a falhas através de escalonamento em um sistema multiprocessado

O modelo inclui falhas que podem ocorrer no barramento ou no protocolo de comunicação, uma vez que estes influenciam o funcionamento do sistema como um todo. Considerando o barramento CAN, é necessário garantirmos que um pacote será entregue dentro do seu prazo final ou, no pior caso, que o remetente saberá que o envio foi sem sucesso e que nova transmissão deverá ser feita. Uma mensagem deve ser retransmitida um número de vezes no caso de falha na transmissão e ainda assim cumprir seu prazo final. No barramento CAN, uma falha é sinalizada através da ausência de mensagens, isto é, se uma mensagem não for recebida pelos processadores dentro de um intervalo de tempo, uma falha no processador primário é assumida e a recuperação desta falha é feita através de uma tarefa backup. Quaisquer erros nas mensagens podem indicar que uma falha ocorreu, e uma tarefa alternativa será executada consequentemente, evitando assim uma pane no sistema. Falhas permanentes no barramento CAN não são toleradas, causando uma interrupção no processo de comunicação.
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Sistema especialista para detecção de falhas em comandos elétricos

Sistema especialista para detecção de falhas em comandos elétricos

Os dados experimentais podem ser obtidos de duas maneiras: a priori, onde se submetem os componentes a ensaios em laboratório, ou a posteriori tomando-se dados de falhas de componentes de sistemas o mais semelhante possível aos sistemas onde os componentes estão inseridos e que estejam em operação. Neste caso os modelos estatísticos dos componentes serão tanto mais precisos quanto maior for o número de sistemas observados. Em grandes sistemas, onde o número e a diversidade são bastante consideráveis, pode ser necessária à determinação de n modelos individuais. Ainda assim os componentes podem está operando em condições completamente diferentes mesmo constituindo-se no conjunto o mesmo sistema. Dados a posteriori são mais adequados a sistemas com estas características.
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Diagnóstico de falhas baseado em sistema inteligente evolutivo

Diagnóstico de falhas baseado em sistema inteligente evolutivo

A Tabela 6.5 resume os resultados das simula¸c˜oes obtidos com ambos os clas- sificadores em rela¸c˜ao `as m´etricas de tempo na detec¸c˜ao e na classifica¸c˜ao das falhas. Os valores s˜ao apresentados em quantidade de per´ıodos de amostragem das vari´aveis monitoradas, nesse caso, T a = 2ms. O tempo m´edio de detec¸c˜ao da falha obtido nas simula¸c˜oes com o classificador fuzzy evolutivo foi de apro- ximadamente 21 per´ıodos, que ´e determinado principalmente pela quantidade de amostras de dados necess´arias para o algoritmo de agrupamento recursivo detectar uma mudan¸ca de contexto. O tempo m´edio de isola¸c˜ao da falha obtido nas simula¸c˜oes foi de aproximadamente 6 per´ıodos. Uma compara¸c˜ao entre os valores do tempo de detec¸c˜ao da falha e do tempo de isola¸c˜ao da falha demons- tra que a classifica¸c˜ao das falhas ´e mais r´apida ap´os a primeira ocorrˆencia de cada tipo de falha, uma vez que a base de dados do classificador j´a possui as regras fuzzy e r´otulos para todos os tipos de falhas detectadas, n˜ao requerendo a interven¸c˜ao do operador. Os resultados das simula¸c˜oes com classificador pro- posto por Lemos et al. (2013) mostram tempos m´edios de detec¸c˜ao e isola¸c˜ao da falha de aproximadamente 12 per´ıodos e 4 per´ıodos, respectivamente, de- monstrando que este classificador tem resposta mais r´apida que o classificador proposto nesse trabalho, em fun¸c˜ao dos diferentes algoritmos de agrupamento empregados nos mesmos.
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