63ª Reunião Anual da SBPC

B. Engenharias - 1. Engenharia - 12. Engenharia Química

ESTUDO COMPARATIVO ENTRE MÉTODOS DE DETECÇÃO E DE DIAGNÓSTICO DE FALHAS A PARTIR DE UM ELEMENTO FINAL DE CONTROLE

Carolina Cristiane Pinto 1 Gustavo Matheus de Almeida 2

1. Campus Alto Paraopeba, Universidade Federal de São João del-Rei - UFSJ 2. Prof. Dr./Orientador - Campus Alto Paraopeba, Universidade Federal de São João del-Rei - UFSJ

INTRODUÇÃO:

O papel da área de monitoramento de processos em indústrias químicas é evitar, ou pelo menos, minimizar, possíveis perdas. A sequência de etapas em uma atividade de monitoramento contempla a detecção e o diagnóstico da falha, e a recuperação das operações à condição normal, a partir de intervenções no processo. Uma detecção precoce é importante para amenizar as perdas em potencial, como por exemplo, a produção fora das especificações. Utilizou-se, neste estudo, como exemplo de um processo industrial, um benchmark da área de controle de processos: o DAMADICS (Development and Application of Methods for Actuator Diagnosis in Industrial Control Systems), onde é possível simular falhas abruptas e incipientes para três elementos finais de controle (atuadores). O objetivo deste estudo, em particular, foi construir um sistema de detecção de falhas baseado em uma técnica da área de processamento de sinais, denominado modelo oculto de Markov, algo ainda pouco explorado. O foco é o atuador responsável por controlar o fluxo de xarope de açúcar para o primeiro evaporador de uma estação de evaporação, responsável por concentrá-lo, em média, de 14% para 70% em massa. O controle do nível do xarope nesse evaporador é essencial para a garantia de aspectos de segurança, ambientais e econômicos.

METODOLOGIA:

Dividiu-se a metodologia em três etapas. Na Etapa 1, geraram-se bancos de dados de operações em condições normais e de falhas, a partir de um modelo do atuador disponível no ambiente Matlab/Simulink. Na Etapa 2, gerou-se um conjunto de modelos ocultos de Markov, a partir de combinações distintas de seus parâmetros (λ), e selecionou-se um deles a partir de um critério baseado na função de verossimilhança. Esses modelos são característicos de condições operacionais normais. Na Etapa 3, empregou-se o modelo selecionado anteriormente como sistema de detecção de falhas no atuador do benchmark DAMADICS foco desse estudo. Estudou-se cinco cenários de falhas, a partir de combinações entre três tipos de falhas: f16, f17 e f18, conforme a nomenclatura do benchmark, e de dois modos de falhas: abrupto e incipiente. A falha f16 diz respeito à queda de pressão no suprimento de ar para o posicionador do atuador, a falha f17, à uma mudança inesperada de pressão através da válvula de controle, e a falha f18, à abertura parcial ou total de uma válvula "by-pass". A variável de monitoramento é o próprio fluxo de xarope de açúcar (F; em m3/h), cuja escolha foi por causa de seu potencial discriminatório entre a condição normal e as condições de falha.

RESULTADOS:

Dividiu-se a apresentação dos resultados em falhas abruptas e falhas incipientes. Este segundo caso é de maior interesse prático, uma vez que um sinal de falha na indústria é, de modo geral, função do tempo. Caso 1: Operações Anormais com Falhas Abruptas: Neste primeiro caso, estudou-se o comportamento do sistema de monitoramento baseado em modelo oculto de Markov (HMM; Hidden Markov Model), característico de condições operacionais normais (λ-Normal), sob a presença de falhas abruptas. Para isso, construiu-se uma carta de controle cuja métrica é a função de verossimilhança (−log[P(Ot|λ-Normal)]), que é a informação de saída de um HMM. O sistema foi capaz de reconhecer a condição operacional inicialmente normal, e de detectar, de modo imediato, a ocorrência da falha abrupta, a partir de valores de verossimilhança significativamente inferiores a −92,6 (o valor esperado no caso de condição normal). O resultado foi o mesmo para os três tipos de falhas abruptas estudadas. Caso 2: Operações Anormais com Falhas Incipientes: O sistema também foi capaz de identificar a condição operacional inicialmente normal, e, em seguida, de detectar a presença das duas falhas incipientes estudadas (uma por vez) em um estágio ainda inicial, quando as suas intensidades ainda eram iguais a 2,8% e 0,8%.

CONCLUSÃO:

O desenvolvimento de sistema de detecção de falhas ainda é um desafio do ponto de vista prático, em função da complexidade dos processos químicos. Uma detecção em um estágio ainda inicial da falha é importante para garantir aspectos de segurança, econômicos e ambientais. O sistema de monitoramento baseado em modelo oculto de Markov, desenvolvido nesta atividade de iniciação científica, foi capaz de detectar falhas abruptas, de modo imediato, e falhas incipientes, de modo precoce, no atuador responsável por regular o fluxo de xarope de açúcar para um evaporador. De modo geral, o uso desta técnica na área de monitoramento de processos químicos é promissor. Para finalizar, este trabalho está inserido em um projeto de pesquisa cujo objetivo é desenvolver e comparar sistemas de monitoramento, não apenas de detecção, mas também de diagnóstico de falhas. Este é o motivo para o título contemplar, além da tarefa de detecção, a de diagnóstico de falhas.

Palavras-chave: Monitoramento de processos químicos, Benchmark DAMADICS, Modelo oculto de Markov.