Desenvolvimento de uma base de conhecimento com regras fuzzy e produção visando monitoramento baseado em condição de uma usina hidrelétrica

DEVELOPING A KNOWLEDGE BASE WITH FUZZY AND PRODUCTION RULES AND WITH THE AIM OF MONITORING BASED ON THE CONDITION OF A HYDROELECTRIC PLANT Author: Manuel Rodrigo Urbano Abadia Supervisor: Alberto José Álvares Programa de Pós-graduação em Sistemas Mecatrônicos Brasília, April of 2015 Since the restructuring of electrical sector in Brazil and in the globe, electric energy enterprises and specifically the operating and maintenance technical personnel in Hydroelectric Power Plants (HPPs) are experiencing, increasingly new complex challenges, basically related to maintain the reliability of the assets operating belonging to Hydroelectric Generating Units (HGUs). One of the most important challenges could be the online fault diagnosis of assets in HGUs that still is an open problem due to their multifactorial nature related to physical expansion, usage of new technologies and the compliance of regulations more strict about reliability of assets in HPPs what difficult considerably the decision making process executed by the technical personnel. As an effort to contribute to the solution of that particular open problem, this investigation introduces a methodology to approach the fault diagnosis problem in assets belongs to HGUs using concepts of FUZZY logic and expert systems. Firstly, through the state of the art, it is reviewed the fault diagnosis problem describing the main advantages and drawbacks of the contemporary methods approaching that particular open problem in order to understand the whole research problem. After that, it is presented a methodological proposal based on FUZZY logic concepts in order to model and represent the technical personnel’s expertise related to the fault diagnosis process through interviews by using a systematic technique, for analysis of faults, called FMEA (Failure Mode and Effects Analysis). In addition to this, it used the reference model OSA-CBM (Open System Architecture for Condition-Based Maintenance) for structuring the expert system knowledge base implementing crisp and FUZZY production rules. Also it is presented in detail the reasoning lines for building of the expert system knowledge base specifying the kind of crisp and FUZZY production rule implemented containing the technical personnel’s expertise about the fault diagnosis problem. It is important to point out that all the methodological steps are described in terms of actual data belong to a Brazilian HPP. Finally, as a contribution to the solution of the aforementioned problem could be mentioned this methodological proposal that investigates a different way for application of the fuzzy logic to that open problem in order to support the decision making process executed by technical personnel related to the online fault diagnosis process in assets belong to HPPs. Sumário 1. INTRODUÇÃO . 26 1.1. ASPECTOS GERAIS . 26 1.2. MOTIVAÇÃO . 28 1.3. OBJETIVO. 29 1.3.1. Objetivo geral . 29 1.3. 2. Objetivos específicos . 29 1.4. ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO . 30 2. REVISÃO DE LITERATURA . 31 2.1. MANUTENÇÃO BASEADA EM CONDIÇÃO . 31 i. Aquisição de Dados . 34 ii. Processamento de Dados . 34 iii. Tomada de decisão de Manutenção . 35 2.2. MODELO OSA-CBM (OPEN SYSTEM ARCHITECTURE FOR CONDITION BASED MAINTENANCE) . 35 i. Aquisição de dados . 36 ii. Processamento de sinal . 36 iii. Monitoração de condição . 37 iv. Diagnóstico . 37 v. Prognósticos . 37 vi. Tomada de decisão. 37 vii. Apresentação . 38 2.3. FMEA (ANÁLISE DE MODOS E EFEITOS DE FALHA) . 38 2.3.1. Planilha de FMEA . 39 2.3. 2. Acompanhamento da FMEA . 45 2.4. GESTÃO DE ATIVOS . 45 2.5. LÓGICA FUZZY . 54 2.5.1. Conjuntos FUZZY. 55 2.5.2. Operações Básicas. 57 2.5. 3. Regras de Sistema de Inferência . 58 2.5. 4. Sistemas FUZZY Baseado em Regras . 60 2.6. ENGENHARIA DE CONHECIMENTO . 61 2.6.1. Aquisição de conhecimento . 63 2.6. 2. Técnicas de Aquisição de Conhecimento . 65 2.6. 3. Tipos de representação do conhecimento . 67 2.7. PLATAFORMAS COMPUTACIONAIS . 69 2.7.1. Sistemas Especialistas. 69 2.7.2. Motor de Inferência . 72 3. SOLUÇÃO PROPOSTA . 76 3.1. PROPOSTA DE METODOLOGIA PARA A AQUISIÇÃO E REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO ESPECIALISTA . 76 3.1.1. Aquisição de conhecimento . 79 3.1.2. Estruturação de conhecimento . 83 3.1.3. Representação do Conhecimento . 85 4. SISTEMA COMPUTACIONAL ESPECIALISTA . 99 4.1. SIMPO: SISTEMA INTEGRADO DE MANUTENÇÃO PREDITIVA E OPERAÇÃO . 99 5. ESTUDO DE CASO . 111 5.1. APRESENTAÇÃO DO CENÁRIO . 111 5.1.1. Descrição da usina . 111 5.1.2. Descrição funcional dos equipamentos . 113 5.2. MÉTODO DE ANÁLISE . 127 5.2.1. Aquisição de conhecimento . 127 5.2.2. Estruturação de conhecimento . 131 5.2.3. Representação do Conhecimento . 133 6. RESULTADO E DISCUSSÕES . 150 6.1. SISTEMA COMPUTACIONAL ESPECIALISTA SIMPO (SISTEMA INTEGRADO DE MANUTENÇÃO PREDITIVA E OPERAÇÃO) . 150 6.1.1. Modo de operação do SIMPO on-line. 151 6.1.2. Modo de operação do SIMPO simulação . 154 6.1.3. Modo de operação do SIMPO Playback . 158 7. CONCLUSÕES, CONTRIBUIÇÕES E SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS . 162 7.1. CONCLUSÕES . 162 7.2. CONTRIBUIÇÕES DO TRABALHO . 163 7.3. SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS . 163 8. REFÊRENCIAS BIBLIOGRÁFICAS . 165