Detecção de falhas em internos de válvulas de controle atuando em múltiplas regiões de operação
Ano de defesa: | 2016 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Espírito Santo
BR Mestrado em Engenharia Elétrica Centro Tecnológico UFES Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
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: | |
Link de acesso: | http://repositorio.ufes.br/handle/10/9550 |
Resumo: | Process monitoring methods using statistical approaches assume that the data have a normal distribution. Moreover, many of these techniques require that the plant operation remains in the same region, resulting in the generation of a large number of false alarms if not fulfilled. In this work, a robust data clustering technique is used for treating plants operating in multiple operating points. The methodology is applied to fault detection in plugs of control valves, which belongs to this class of problem. Furthermore, the fault is considered difficult to detect due to the difficulty of installing sensors. For evaluation of the methodology, the benchmark DAMADICS was used. The clustering technique presented has the ability to handle a certain percentage of outliers in data that may arise, including in transient state. This feature optimizes the step of pre-processing of data. A comparison with the traditional method (no clustering) is performed highlighting its main features and superiority. |