Detecção e diagnóstico de falhas através de cartas de controle baseadas no modelo ARMA para monitoramento da dinâmica dos processos em bateladas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Batista Nunes de
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/237724
Resumo: Processos em bateladas são amplamente usados na produção de uma grande variedade de itens, principalmente em indústrias químicas, bioquímicas, farmacêuticas e alimentos. Este tipo de processo disponibiliza em cada batelada amostras de séries temporais que descrevem sucessivas medições de variáveis que sinalizam sobre o andamento deste. Abordagens tradicionais de CEP (controle estatístico de processo) aplicadas a estes processos não utilizam modelos de séries temporais, pois a teoria inferencial de tais modelos não está construída baseada em replicações de séries temporais. Para monitoramento da dinâmica das variáveis de tais processos, usando como referência séries temporais disponíves, propomos um conjunto de cartas de controle baseadas nas estatísticas de Hotelling e t-Stutent modificadas, as quais acomodam as estimativas obtidas pelo ajuste do modelo ARMA. Esse controle se dá diretamente nos coeficientes do ARMA, que se diferencia das abordagens clássicas. Adicionalmente, esta abordagem fornece informações que auxiliam no diagnóstico das alterações na dinâmica detectadas pelas cartas de controle. Implementamos simulações e uma situação com dados reais, nas quais os resultados constatam o bom desempenho da nossa abordagem.
id URGS_8ed42746624cc5089ee40292b90c4487
oai_identifier_str oai:www.lume.ufrgs.br:10183/237724
network_acronym_str URGS
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
repository_id_str 1853
spelling Oliveira, Batista Nunes deValk, MárcioMarcondes Filho, Danilo2022-04-25T11:10:05Z2021http://hdl.handle.net/10183/237724001139242Processos em bateladas são amplamente usados na produção de uma grande variedade de itens, principalmente em indústrias químicas, bioquímicas, farmacêuticas e alimentos. Este tipo de processo disponibiliza em cada batelada amostras de séries temporais que descrevem sucessivas medições de variáveis que sinalizam sobre o andamento deste. Abordagens tradicionais de CEP (controle estatístico de processo) aplicadas a estes processos não utilizam modelos de séries temporais, pois a teoria inferencial de tais modelos não está construída baseada em replicações de séries temporais. Para monitoramento da dinâmica das variáveis de tais processos, usando como referência séries temporais disponíves, propomos um conjunto de cartas de controle baseadas nas estatísticas de Hotelling e t-Stutent modificadas, as quais acomodam as estimativas obtidas pelo ajuste do modelo ARMA. Esse controle se dá diretamente nos coeficientes do ARMA, que se diferencia das abordagens clássicas. Adicionalmente, esta abordagem fornece informações que auxiliam no diagnóstico das alterações na dinâmica detectadas pelas cartas de controle. Implementamos simulações e uma situação com dados reais, nas quais os resultados constatam o bom desempenho da nossa abordagem.A wide range of approaches for batch processes monitoring can be found in the literature. This kind of process generates a very peculiar data structure, in which successive measurements of many process variables in each batch run are available. Traditional approaches do not take into account the time series nature of the data. The main reason is that the time series inference theory is not based on replications of time series, as it is in batch process data. It is based on the variability in a time domain. This fact demands some adaptations of this theory in order to accommodate the model coefficient estimates, considering jointly the batch to batch samples variability (batch domain) and the serial correlation in each batch (time domain). In order to address this issue, this paper proposes a new approach grounded in a group of control charts based on the classical ARMA model for monitoring and diagnostic of batch processes dynamics. The model coefficients are estimated (through the ordinary least square method) for each historical time series sample batch and modified Hotelling and t-Student distributions are derived and used to accommodate those estimates. A group of control charts based on that distributions are proposed for monitoring the new batches. Additionally, those groups of charts help to fault diagnosis, identifying the source of disturbances. Through simulated and real data we show that this approach seems to work well for both purposes.application/pdfporModelo armaCartas de controleDistribuição t de StudentBatch processes monitoringARMA modelARMA control chartsModified Hotellingt-Student distributionDetecção e diagnóstico de falhas através de cartas de controle baseadas no modelo ARMA para monitoramento da dinâmica dos processos em bateladasFault detection and diagnosis of batch process using dynamic ARMA-based control charts info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de Matemática e EstatísticaPrograma de Pós-Graduação em EstatísticaPorto Alegre, BR-RS2021mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001139242.pdf.txt001139242.pdf.txtExtracted Texttext/plain76785http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/237724/2/001139242.pdf.txtaaf52e236e0c15d6788efd42723c0033MD52ORIGINAL001139242.pdfTexto completoapplication/pdf678570http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/237724/1/001139242.pdf71a4f708e752918256247572ad245114MD5110183/2377242022-04-26 04:48:15.131oai:www.lume.ufrgs.br:10183/237724Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532022-04-26T07:48:15Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Detecção e diagnóstico de falhas através de cartas de controle baseadas no modelo ARMA para monitoramento da dinâmica dos processos em bateladas
dc.title.alternative.en.fl_str_mv Fault detection and diagnosis of batch process using dynamic ARMA-based control charts
title Detecção e diagnóstico de falhas através de cartas de controle baseadas no modelo ARMA para monitoramento da dinâmica dos processos em bateladas
spellingShingle Detecção e diagnóstico de falhas através de cartas de controle baseadas no modelo ARMA para monitoramento da dinâmica dos processos em bateladas
Oliveira, Batista Nunes de
Modelo arma
Cartas de controle
Distribuição t de Student
Batch processes monitoring
ARMA model
ARMA control charts
Modified Hotelling
t-Student distribution
title_short Detecção e diagnóstico de falhas através de cartas de controle baseadas no modelo ARMA para monitoramento da dinâmica dos processos em bateladas
title_full Detecção e diagnóstico de falhas através de cartas de controle baseadas no modelo ARMA para monitoramento da dinâmica dos processos em bateladas
title_fullStr Detecção e diagnóstico de falhas através de cartas de controle baseadas no modelo ARMA para monitoramento da dinâmica dos processos em bateladas
title_full_unstemmed Detecção e diagnóstico de falhas através de cartas de controle baseadas no modelo ARMA para monitoramento da dinâmica dos processos em bateladas
title_sort Detecção e diagnóstico de falhas através de cartas de controle baseadas no modelo ARMA para monitoramento da dinâmica dos processos em bateladas
author Oliveira, Batista Nunes de
author_facet Oliveira, Batista Nunes de
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Oliveira, Batista Nunes de
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Valk, Márcio
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Marcondes Filho, Danilo
contributor_str_mv Valk, Márcio
Marcondes Filho, Danilo
dc.subject.por.fl_str_mv Modelo arma
Cartas de controle
Distribuição t de Student
topic Modelo arma
Cartas de controle
Distribuição t de Student
Batch processes monitoring
ARMA model
ARMA control charts
Modified Hotelling
t-Student distribution
dc.subject.eng.fl_str_mv Batch processes monitoring
ARMA model
ARMA control charts
Modified Hotelling
t-Student distribution
description Processos em bateladas são amplamente usados na produção de uma grande variedade de itens, principalmente em indústrias químicas, bioquímicas, farmacêuticas e alimentos. Este tipo de processo disponibiliza em cada batelada amostras de séries temporais que descrevem sucessivas medições de variáveis que sinalizam sobre o andamento deste. Abordagens tradicionais de CEP (controle estatístico de processo) aplicadas a estes processos não utilizam modelos de séries temporais, pois a teoria inferencial de tais modelos não está construída baseada em replicações de séries temporais. Para monitoramento da dinâmica das variáveis de tais processos, usando como referência séries temporais disponíves, propomos um conjunto de cartas de controle baseadas nas estatísticas de Hotelling e t-Stutent modificadas, as quais acomodam as estimativas obtidas pelo ajuste do modelo ARMA. Esse controle se dá diretamente nos coeficientes do ARMA, que se diferencia das abordagens clássicas. Adicionalmente, esta abordagem fornece informações que auxiliam no diagnóstico das alterações na dinâmica detectadas pelas cartas de controle. Implementamos simulações e uma situação com dados reais, nas quais os resultados constatam o bom desempenho da nossa abordagem.
publishDate 2021
dc.date.issued.fl_str_mv 2021
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2022-04-25T11:10:05Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10183/237724
dc.identifier.nrb.pt_BR.fl_str_mv 001139242
url http://hdl.handle.net/10183/237724
identifier_str_mv 001139242
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron:UFRGS
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
instacron_str UFRGS
institution UFRGS
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
bitstream.url.fl_str_mv http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/237724/2/001139242.pdf.txt
http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/237724/1/001139242.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv aaf52e236e0c15d6788efd42723c0033
71a4f708e752918256247572ad245114
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)
repository.mail.fl_str_mv lume@ufrgs.br||lume@ufrgs.br
_version_ 1800309195277336576