SISTEMA INTELIGENTE PARA AUXÍLIO A DIAGNÓSTICO EM HIDROGERADORES

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Transcrição da apresentação:

SISTEMA INTELIGENTE PARA AUXÍLIO A DIAGNÓSTICO EM HIDROGERADORES Roberto C. L. de Oliveira - UFPA - Brasil Roger R. da Silva - UFPA - Brasil Anderson J. C. Sena - UFPA - Brasil Jacques P. M. Sanz – ELETRONORTE - Brasil SISTEMA INTELIGENTE PARA AUXÍLIO A DIAGNÓSTICO EM HIDROGERADORES XIV ERIAC Encontro Regional Ibero-Americano do CIGRÉ UFPA - Universidade Federal do Pará ELETRONORTE - Centrais Elétricas do Norte do Brasil S/A

Anderson José Costa Sena Graduação e Mestrado em Engenharia Elétrica pela UFPA. Doutorando em Engenharia Elétrica pela UFPA. Pesquisador em Projetos de P&D. Áreas de Atuação: Monitoração de Equipamentos. Inteligência Artificial. Instrumentação Virtual.

Introdução

Introdução Importância da manutenção preditiva. Monitoração + Diagnóstico. Problemas relacionados aos mancais. Problemas relacionados ao isolamento do estator.

Características do Sistema de Diagnóstico Simulam o raciocínio de um especialista. Abstraem o conhecimento do especialista por meios de regras de diagnóstico. Possibilita funcionários menos experientes a simular com as condições atuais. Envolvem o uso de inteligência artificial, como a lógica fuzzy.

Lógica Fuzzy Características da lógica Fuzzy: Baseada na representação e manipulação de informações comuns ao ser humano. Elaboração de regras de fácil compreensão. Reproduz a forma de tomar decisões. Uso do conhecimento do especialista (reuniões para elaboração de regras).

Lógica Fuzzy

Exemplo de Regras Utilizadas SE OscRadialMGT-0= Alarme2 ENTÃO ExcentricidadeMGT=Alto SE TempOleoMGT=Alarme2 E TempMetalMGT=Alarme2 E OscRadialMGT-0=Normal E OscRadialMGT-90=Normal ENTÃO DefeitoResfMGT=Alto

Sistema de Auxílio a Diagnóstico Ferramenta de auxílio a tomada de decisão. Ferramenta de treinamento. Testes de validação de regras. Módulos Diagnóstico com dados reais Diagnóstico com dados simulados

Interface Principal do Sistema

Módulo de Simulação

Módulo de Configuração

Resultados Possibilidade de 48,99% para excentricidade.

Resultados Possibilidade de 90,57% para excentricidade.

Conclusão Monitoração contínua do equipamento. Programação antecipada de paradas programadas do equipamento. Melhoria na programação das tarefas do pessoal de manutenção. Melhoria na programação do quantitativo de peças de reposição.

Conclusão Auxiliar à manutenção preditiva, auxiliando no diagnóstico de defeito. Diagnosticar a maioria dos defeitos. Contribuir com o registro do conhecimento do comportamento da máquina.

Obrigado