Detecção e diagnóstico de falhas em alto - forno - um estudo de caso: um estudo de caso

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Robercy Alves da Silva
Data de Publicação: 2002
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-8CVNNC
Resumo: O presente trabalho consiste no desenvolvimento de um sistema para detecção de cascão em um alto-forno. A formação de cascão é uma falha que pode causar grandes prejuízos financeiros e riscos de acidentes, sendo de difícil detecção pelo operador do alto-forno. Utilizando técnicas de inteligência computacional, o sistema é capaz de detectar, em tempo real, a formação do cascão, alarmando e indicando a provável posição de crescimento da camada do mesmo. Por ser umproblema de detecção e diagnóstico de falhas em um sistema dinâmico de difícil modelagem matemática, o mesmo será abordado sob a ótica de classificação de padrões. Para classificação dos padrões é proposta uma nova topologia de rede neurofuzzy, que é uma variação da topologiaANFIS. Para treinamento da rede foram utilizados dados adquiridos da planta. Para validação foram utilizados dados operacionais da planta, no período de Dezembro de 2001 a Abril de 2002. Durante este período o sistema indicou corretamente sete ocorrências de formação de cascão. Estes resultados preliminares o credenciam como uma alternativa promissora para resolver o problema de detecção de cascão.
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