Controle preditivo para mitigação do desgaste de atuadores empregando prognóstico de falhas

• Autor(a) principal: Juliana Teixeira Pains Oliveira
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA
• Texto Completo: http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=2151
• topic: Controle preditivo; Degradação; Análise de falhas; Sistemas nebulosos; Controle; Engenharia de produção

Idealmente, espera-se que uma planta permaneça em operação até a próxima manutenção programada. Para isso, o esforço de controle deve ser distribuído ao longo do tempo de forma que a degradação do atuador não cause sua avaria ou falha. Neste trabalho, assume-se que tal degradação é relacionada com o esforço exercido acumulado ao longo do tempo, sendo avaliada por um índice convenientemente definido que associa o risco de avaria com um valor limiar. Propõe-se então o uso de leis de controle preditivo para mitigar o desgaste do atuador, por meio da imposição de restrições relacionadas com a evolução temporal do índice de degradação. Neste contexto, três abordagens são investigadas. A primeira consiste na limitação da amplitude do controle de modo a garantir que um dado limiar de degradação não seja superado ao final de um horizonte de tempo pré-estabelecido. Na segunda abordagem, emprega-se uma técnica de prognóstico de falha de modo a aprimorar a distribuição do esforço de controle ao longo do tempo. Por fim, a terceira abordagem adota uma estratégia fuzzy para relaxamento da restrição de degradação, a fim de melhorar o desempenho do sistema de controle. Uma análise comparativa das três abordagens é efetuada considerando-se um problema de regulação na presença de perturbações aleatórias. Simulações de Monte Carlo são efetuadas de modo a avaliar o desempenho de regulação, bem como a degradação do atuador. Conclui-se que o segundo controlador é menos conservador que o primeiro devido à inserção do prognóstico de falhas, permitindo que se obtenha uma regulação melhor, ainda obedecendo ao limiar de degradação. A flexibilização da restrição de degradação, através do uso da lógica fuzzy no terceiro controlador, permite que ele seja o mais agressivo dos três, obtendo-se o melhor desempenho de regulação entre os três controladores implementados.