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Título: Predição de falhas em válvulas de um sistema de refrigeração via aprendizado de máquina.
Autor(es): Chaves, Gabriela Ottoni Santa Bárbara Bartolozzi
Orientador(es): Luz, Eduardo José da Silva
Reis, Agnaldo José da Rocha
Membros da banca: Luz, Eduardo José da Silva
Reis, Agnaldo José da Rocha
Castanheira, Luciana Gomes
Santana, Adrielle de Carvalho
Palavras-chave: Inteligência artificial
Aprendizado do computador
Redes neurais - computação
Válvulas
Heating, ventilation and air conditioning - HVAC
Tecnologia - acurácia
Data do documento: 2022
Referência: CHAVES, Gabriela Ottoni Santa Bárbara Bartolozzi. Predição de falhas em válvulas de um sistema de refrigeração via aprendizado de máquina. 2022. 80 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Controle e Automação) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.
Resumo: Com o grande aumento das indústrias e o avanço das tecnologias, tornou-se necessário obter um bom sistema de refrigeração capaz de atender aos requisitos do processo e man ter um custo razoável. Um sistema de HVAC (heating, ventilation and air conditioning) é extremamente necessário no setor farmacêutico visto que este precisa garantir os requi sitos exigidos pelos órgãos regulamentadores. Sabendo disso, é necessário haver bombas, válvulas, atuadores e sensores que serão responsáveis por monitorar as variáveis e parâ metros do processo. Em uma indústria farmacêutica do norte de Minas Gerais, muitas vezes percebe-se uma queda no desempenho das válvulas ao final de seu ciclo de vida e, para garantir a robustez do processo e evitar atrasos e prejuízos para a indústria é preciso perceber essas falhas o mais rápido possível para agir sobre o problema. A utilização de inteligência artificial pode ser uma grande aliada nesse contexto, pois são capazes de ana lisar variáveis e encontrar correlações que poderão auxiliar na identificação de falhas. O presente trabalho tem como objetivo utilizar técnicas de aprendizado de máquina, como regressão logística, árvores de decisão e alguns métodos como TabNet, XGBoost e redes neurais recorrentes para correlacionar as variáveis de monitoramento e de controle em busca de identificar e/ou predizer possíveis defeitos em válvulas, assim contribuindo para que as falhas sejam detectadas mais rapidamente e o tempo de resposta da manutenção ou substituição diminuído. Acredita-se que o objetivo foi cumprido com sucesso, visto que todos os métodos alcançaram excelentes desempenhos, sendo possível obter acurácias altíssimas variando entre 95% e 99%.
Resumo em outra língua: With the great increase in industries and the advancement of technologies, it became nec essary to obtain a good refrigeration system capable of meeting the process requirements and maintaining a reasonable cost. An HVAC (heating, ventilation and air conditioning) system is extremely necessary in the pharmaceutical sector as it needs to guarantee the re quirements demanded by regulatory bodies. Knowing this, it is necessary to have pumps, valves, actuators and sensors that will be responsible for monitoring the variables and parameters of the process. In a pharmaceutical industry in the north of Minas Gerais, a lot of times it’s noticed a drop in the performance of valves at the end of the valve’s life cycle and, to ensure the robustness of the process and avoid delays and losses for the industry, it is necessary to notice these failures as soon as possible to be able to act on the problem. The use of artificial intelligence can be a great ally in this context, as they are able to analyze variables and find correlations that can help to identify failures. The present work aims to use machine learning techniques such as logistic regression, decision trees and some methods such as TabNet, XGBoost and recurrent neural networks to cor relate monitoring and control variables in order to identify and/or predict possible defects in valves, and so contributing to detect failures more quickly allowing the decreasement of response time of maintenance or replacement. It is believed that the objective was suc cessfully achieved, since all methods accomplished excellent performance, being possible to obtain very high accuracies ranging between 95% and 99%.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4787
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