Planta experimental para monitoração e diagnóstico de falhas utilizando inteligência artificial

Abstract

Neste trabalho foi desenvolvida uma planta experimental inspirada em um reator nuclear de potência do tipo PWR e posterior aplicação de Inteligência Artificial na Monitoração e Diagnóstico de Falhas, por meio dos métodos GMDH (Group Method of Data Handling) e RNA (Redes Neurais Artificiais). Com a planta experimental, tornou-se possível aplicar conceitos inovadores de modelagem de sistemas (Digital Twin) on line para a monitoração e diagnóstico de falhas individuais e/ou combinadas. Conclui-se que, embora ambos os sistemas de monitoração apresentaram resultados satisfatórios, o GMDH demonstrou um melhor desempenho em relação às Redes Neurais, pois além de apresentar valores de desvios médios menores do que o modelo utilizando Redes Neurais, foi possível realizar a monitoração de todas as variáveis, enquanto que utilizando Redes Neurais não foi possível monitorar as variáveis de potência do aquecedor, nível, e potência e vazões das bombas. A inserção de falhas em uma ou mais variáveis de temperatura, repercutiu na estimativa da rede para as demais variáveis, porém não impediu que o Sistema de Monitoração identificasse a falha. Para determinar o comportamento do Sistema de Monitoração com falhas múltiplas, foram aplicadas falhas simultâneas nos sensores de temperatura.