Orientador: Eurípedes Guilherme de Oliveira Nóbrega

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica

Resumo: O objetivo deste trabalho é criar uma metodologia que monitore e detecte em tempo real as falhas, seja de processo seja de instrumentos, em uma coluna de destilação. Para tanto, foi utilizado um sistema de inferência nebulosa com um sistema de análise de confiabilidade de instrumentos a...

Resumo: O objetivo deste trabalho é criar uma metodologia que monitore e detecte em tempo real as falhas, seja de processo seja de instrumentos, em uma coluna de destilação. Para tanto, foi utilizado um sistema de inferência nebulosa com um sistema de análise de confiabilidade de instrumentos a partir dos diagnósticos disponibilizados na rede industrial Fieldbus Foundation®. O resultado é uma simples, prática e ao mesmo tempo poderosa ferramenta que permite aos operadores analisarem e identificarem falhas e todas as suas causas prováveis, permitindo-lhes assim tomar ações preventivas e/ou corretivas mais rapidamente e com maior assertividade. Essa metodologia foi desenvolvida em VBA Excel® com interface amigável e gráfica. Para cada falha detectada é detalhada sua causa raiz (pode ser mais de uma), ação a ser tomada e é dada uma indicação percentual de intensidade de falha, facilitando a priorização das ações de manutenção

Abstract: The objective is to create a methodology for to monitor and to detect faults in real time, as for process as for instruments in a distillation column. For this, we used a fuzzy inference system with another instruments reliability analysis system from the diagnostics available in the...

Abstract: The objective is to create a methodology for to monitor and to detect faults in real time, as for process as for instruments in a distillation column. For this, we used a fuzzy inference system with another instruments reliability analysis system from the diagnostics available in the Fieldbus Foundation® industrial network. The result is a simple, practical and yet powerful tool that allows the operators to analyze and to identify faults and their possible causes, thus allowing them to take preventive and / or corrective actions more quickly and with greater assertiveness. This methodology was developed in Excel® VBA with friendly interface and graphics. For each fault detected is detailed their root-cause (may be more than one is possible), the actions to take and so, it's given a percentage indication of failure intensity, facilitating the prioritization for maintenance's actions