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Título: SISTEMA DE INFERÊNCIA FUZZY COM EXTRAÇÃO AUTOMÁTICA DE REGRAS PARA DIAGNÓSTICO DE DESEMPENHO DE TURBINAS A GÁS AERONÁUTICAS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): TAIRO DOS PRAZERES TEIXEIRA

Colaborador(es):  RICARDO TANSCHEIT - Orientador
MARLEY MARIA BERNARDES REBUZZI VELLASCO - Coorientador
Catalogação:  14/12/2016 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28405@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=28405@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.28405

Resumo:
Turbinas a gás são equipamentos muito complexos e caros. No caso de falha em uma turbina, há obviamente perdas diretas, mas as indiretas são normalmente muito maiores, uma vez que tal equipamento é crítico para a operação de instalações industriais, aviões e veículos pesados. Portanto, é fundamental que turbinas a gás sejam providas com um sistema eficiente de monitoramento e diagnóstico. Isto é especialmente relevante no Brasil, cuja frota de turbinas tem crescido muito nos últimos anos, devido, principalmente, ao aumento do número de usinas termelétricas e ao crescimento da aviação civil. Este trabalho propõe um Sistema de Inferência Fuzzy (SIF) com extração automática de regras para diagnóstico de desempenho de turbinas a gás aeronáuticas. O sistema proposto faz uso de uma abordagem residual – medições da turbina real são comparadas frente a uma referência de turbina saudável – para tratamento dos dados brutos de entrada para os módulos de detecção e isolamento, que, de forma hierárquica, são responsáveis por detectar e isolar falhas em nível de componentes, sensores e atuadores. Como dados reais de falhas em turbinas a gás são de difícil acesso e de obtenção cara, a metodologia é validada frente a uma base de dados de falhas simuladas por um software especialista. Os resultados mostram que o SIF é capaz de detectar e isolar corretamente falhas, além de fornecer interpretabilidade linguística, característica importante no processo de tomada de decisão no contexto de manutenção.

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