Esse trabalho apresenta um novo esquema para detecção e isolamento de falhas baseado
na análise de séries temporais e dados do processo. A metodologia é aplicada a um modelo de
turbina eólica, e ilustra o potencial da abordagem proposta no contexto de energia renovável.
A estratégia proposta é realizada em duas etapas e se baseia apenas em dados do processo
sem o uso de qualquer tipo de modelo matemático do sistema. O primeiro passo, a detecção
de falha, é realizado com base em amostragem de Gibbs, no qual a ocorrêcia de uma falha,
seja ela num sensor, num atuador ou na planta, é modelada como uma detecção de novidades
em séries temporais. O segundo passo, é o isolamento de falhas, realizado por meio de redes
fuzzy/Bayesianas capazes de classificar cada tipo de falha de forma isolada ou simultânea.
A abordagem proposta apresentou bons resultados para detecção e diagnóstico de falhas em
sensores num benchmark padrão de turbina eólica. O trabalho ainda apresenta propostas de
extensão da pesquisa com melhorias no sistema de detecção e isolamento de falhas e formulação
de sistemas de controle tolerante a falhas também baseados em dados.
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