Detecção de falhas com PCA e PLS aplicados a uma planta didática

• Main Author: Britto, Rodrigo da Silva
• Other Authors: Lima, Leocarlos Bezerra da Silva
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Pós-Graduação em Engenharia Elétrica 2017
• Subjects: Engenharia elétrica; Automação industrial; Controle de processo; Sistema de monitoramento de falhas; Análise de Componentes Principais (ACP); Mínimos Quadrados Parciais (PLS); Principal Component Analysis (PCA); Métodos estatísticos; Electric engineering; Process control; CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Online Access: https://ri.ufs.br/handle/riufs/5012

A fault monitoring system in general, which, beside the detection, isolation, diagnosis and fault recuperation steps is a research area of great interest, since the fault occurrence may lead to negative consequences on different levels on social, economical and environmental bases. With the increasing complexity of the industrial process, it is often necessary a quick detection leading to an optimized fault management system and therefore avoiding the loss of material and human resources. This work develops a study on fault detection statistical techniques applied to a didactic plant. The didactic plant deployed in this study comprises a controlled simple industrial process. For the fault detection in this process it were applied the main statistical methods: Principal Component Analysis (PCA) and Partial Least Squares (PLS). Those methods were implemented and applied on the process aiming a comparative analysis concerning themselves. As a result, the methods were able to detect every kind of emulated fault, with little or none detection delay and with similar performances. === Um sistema de monitoramento de falhas em geral, que além da detecção inclui etapas de isolamento, diagnóstico e recuperação das falhas, é uma área de pesquisa de grande interesse, uma vez que a ocorrência de falhas pode ter consequências negativas em diversos níveis, com impactos socioeconômicos e ambientais. Em processos industriais cada vez mais complexos, é necessária uma rápida detecção de falhas, exigindo um sistema de gerenciamento de falhas otimizado, de modo a evitar perdas de recursos materiais e humanos. Este trabalho desenvolve um estudo sobre técnicas estatísticas de detecção de falhas aplicadas numa planta didática. A planta didática empregada no estudo compreende um processo industrial simples controlado. Para a detecção das falhas nesse processo, foram aplicados os principais métodos estatísticos: Análise de Componentes Principais (PCA) e Mínimos Quadrados Parciais (PLS). Estes métodos foram implementados e aplicados ao processo objetivando uma análise comparativa entre os mesmos. Como resultado, os métodos foram capazes de detectar todos os diferentes tipos de falhas emuladas, com pouco ou nenhum atraso na detecção e com desempenhos similares.