Use este identificador para citar ou linkar para este item:
https://locus.ufv.br//handle/123456789/20104
Tipo: | Artigo |
Título: | Algorithm for detection and diagnosis of industrial furnace faults applying singular value decomposition and graphic visualization |
Autor(es): | Fonseca, Amanda Vilela Teófilo, Reinaldo Francisco Soares, Vinícius Barroso Silva, Deusanilde de Jesus |
Abstract: | The development of an algorithm based on singular value decomposition with graphic visualization to aid in the fault detection and diagnosis was the aim of this work. In order to test the algorithm, real temperature data from an industrial furnace of a natural gas processing unit were used. Nine temperature detectors were monitored over time. In addition to a real fault that caused the shutdown of the equipment, five
simulated faults in the furnace detectors were also tested. Results showed that the algorithm was effective and
has great potential to assist in the monitoring of industrial processes. O desenvolvimento de um algoritmo baseado na decomposição dos valores singulares com visualização gráfica para auxiliar na detecção e no diagnóstico de falhas foi o objetivo deste trabalho. Para testar o algoritmo foram utilizados dados de temperatura reais de um forno industrial de uma unidade de processamento de gás natural. Nove detectores de temperatura foram monitorados no tempo. Além de uma falha real que gerou a parada do equipamento, foram também testadas cinco falhas simuladas nos detectores do forno. Os resultados mostraram que o algoritmo foi eficaz e possui grande potencial para auxiliar no monitoramento de processos industriais. |
Palavras-chave: | Detector failures Fault detection and diagnosis Principal component analysis Singular value decomposition |
Editor: | The Journal of Engineering and Exact Sciences |
Tipo de Acesso: | Open Access |
URI: | https://doi.org/10.18540/jcecvl3iss7pp0920-0932 http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/20104 |
Data do documento: | 20-Nov-2017 |
Aparece nas coleções: | Artigos |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
artigo.pdf | texto completo | 796,56 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.