Detecção de vazamentos em redes sob pressão baseada na análise dos sinais de pressão e vazão com um sistema de reconhecimento de padrões

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gamboa Medina, Maria Mercedes
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-01102013-143421/
Resumo: O controle de perdas em sistemas de distribuição de água para abastecimento é uma preocupação constante, e uma tarefa fundamental para a solução do problema é a detecção rápida e confiável dos vazamentos que frequentemente iniciam em qualquer ponto da rede. Uma abordagem promissória é a detecção de vazamentos baseada na análise de sinais adquiridos pelo monitoramento das redes durante sua operação, e dentro dela se enquadra este trabalho. É desenvolvido um sistema de reconhecimento de padrões para análise de sinais de pressão e vazão que permite identificar se durante a aquisição do sinal aconteceu um vazamento ou não. Para a conformação desse sistema diversas técnicas são exploradas, incluindo a extração de características no domínio do tempo (energia, entropia, número de cruzamentos por zero) e na decomposição wavelet (distribuição da energia nas componentes). Também é explorado o uso de algoritmos para classificação de diferentes tipos (vizinhos mais próximos, árvore de decisão, regra de decisão, Naive Bayes, máquina de vetor suporte e rede neural artificial com funções de base radial). Sinais são adquiridos junto ao circuito hidráulico experimental, que permitiu a simulação da ocorrência de um vazamento na rede, para constituir uma amplia base de dados com sinais de exemplo. Além da revisão bibliográfica e os conceitos relativos às metodologias exploradas, são apresentadas neste documento as análises que conduzem à criação do sistema de reconhecimento de padrões mais apropriado para o problema. Das análises dos diferentes métodos considerados é definido o sistema de reconhecimento de padrões, em suas etapas de segmentação e padronização, extração de características e classificação. A avaliação do sistema proposto mostra um desempenho totalmente satisfatório, com reconhecimento acertado de sinais vinculados ou não a um vazamento em mais de 95% dos testes.
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