Tese: Aplicação de Redes Neurais Artificiais no Diagnóstico de Falhas de Turbinas a Gás
Aluno(a) : Marília Paula e SilvaOrientador(a): Sergio Braga
Área de Concentração: Termociências
Data: 26/04/2010
Link para tese/dissertação: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=16580@1
Resumo: A deterioração do desempenho da turbina a gás é resultado de vários tipos de falhas dos seus componentes no caminho do gás, sendo os principais o compressor, o combustor e a turbina. No presente trabalho é avaliado o desempenho de diferentes tipos de Redes Neurais Artificiais (RNA) no emprego de diagnóstico deste tipo de falha. Todas as redes projetadas neste trabalho sío do tipo MLP (multi-layer perceptron) com algoritmo de retropropagação (backpropagation). Para cada função de diagnóstico, várias arquiteturas foram testadas, modificando parâmetros de rede como o número de camadas escondidas e o número de neurônio em cada uma destas camadas. As RNAs para diagnóstico de falhas foram aplicadas ao modelo termodinâmico de uma turbina a gás industrial: a W501F. Este modelo foi responsável pela criação de dados da usina saudável e também degradada, utilizados para o treinamento e validação das redes. Com os resultados obtidos do treinamento das redes é possível mostrar que as mesmas sío capazes de detectar, isolar e quantificar falhas de componentes de turbinas a gás de forma satisfatória.