Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2010 |
| Autor(a) principal: |
Júlio César Graves |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=1080
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Resumo: |
Durante o desenvolvimento deste trabalho é apresentada a utilização de uma planta tipicamente industrial em procedimentos de modelagem, identificação, detecção de falhas e controle tolerante. Um breve estado da arte é realizado, classificando as técnicas de detecção em 2 grupos com 3 subdivisões. Estes são percentualmente classificados com base em uma amostragem de artigos extraídos do portal CAPES, mostrando uma tendência entre as técnicas. Em seguida esta planta industrial é modelada de modo que técnicas baseadas em modelo possam ser aplicadas. Esta modelagem utilizou de abordagens com estruturas paramétrica linear, não-linear, não-paramétrica e da utilização de curvas características. Com um modelo bastante razoável as técnicas de detecção puderam ser testadas. Inicialmente tratou-se do problema por causalidade de eventos, o que não mostrou-se ideal pois o modelo não pode ser tratado facilmente por eventos, mostrando a importância da escolha da técnica. A presença de invariantes possibilitou a criação de um detector de falhas baseado no conhecimento do processo. Este foi testado em uma malha fechada por um PI projetado em uma aula de laboratório lecionada no ITA. Outro controlador foi implementado para testar a mesma técnica, o Preditivo baseado em Modelo. Deste modo foi possível analisar o detector em uma malha com atuadores cooperativos na presença de falhas múltiplas. |
