Modelos de aprendizado de máquina aplicados à manutenção preditiva de pequenas centrais geradoras hidrelétricas
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Tese de doutorado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Roberto da Costa Quirino
Leonardo Goliatt da Fonseca
Magno Silvério Campos
Frederico Gualberto Ferreira Coelho
Leonardo Goliatt da Fonseca
Magno Silvério Campos
Frederico Gualberto Ferreira Coelho
Resumo
A manutenção de pequenas centrais hidrelétricas é um tópico essencial para garantir a expansão de fontes de energias limpas e o fornecimento de energia necessária para as próximas décadas. No contexto industrial moderno, a manutenção preditiva guia intervenções e reparos de acordo com o estado de saúde da máquina, calculado a partir de técnicas estatísticas e computacionais. O trabalho atual tem como objetivo principal propor um modelo de manutenção específico para pequenas usinas hidrelétricas. A tese é apresentada em formato de coleção de artigos, sendo o primeiro uma revisão sistemática sobre manutenção preditiva no setor hidrelétrico, o segundo sobre o perfil de manutenção e operação das usinas e formulação do problema, e o terceiro sobre a aplicação do método de floresta de isolamento extendida para detecção de anomalias para diagnóstico inteligente de falhas. Como conclusão, apresentamos duas linhas de ação para trabalho para a tese final: a primeira na área de diagnóstico inteligente por tipo de falhas e a segunda em relação ao prognóstico de variáveis críticas para a operação.
Abstract
Maintenance in small hydroelectric plants is fundamental for guaranteeing the expansion
of clean energy sources and supplying the energy estimated to be necessary for the coming
decades. In the modern industrial context, predictive maintenance guides interventions
and repairs based on the state of health of the machine, calculated from statistical and
computational techniques. The current work has as main objective to propose a specific
maintenance model for small hydroelectric plants. The thesis proposal is presented in the
form of a collection of articles, the first being a systematic review on predictive maintenance
in the hydroelectric sector, the second on the maintenance and operation profile of the
plants and the formulation of the problem, and the third on the application of the method
of extended isolation forest for anomaly detection for intelligent fault diagnosis. As a
conclusion, we present two lines of action for work for the final thesis: the first in the area
of intelligent diagnosis by type of failures and the second in relation to the prognosis of
critical variables for the operation.
Assunto
Engenharia de produção, Usinas hidrelétricas, Modelagem, Falha de sistema (Engenharia)
Palavras-chave
Manutenção preditiva, Pequenas centrais hidrelétricas, Modelagem estatística e computacional, Prognóstico de falhas, Diagnóstico inteligente de falhas