DECAT - Departamento de Controle e Automação

URI permanente desta comunidadehttp://www.hml.repositorio.ufop.br/handle/123456789/490

Navegar

Resultados da Pesquisa

Agora exibindo 1 - 4 de 4
  • Item
    Deep Learning e Device Edge na implementação de detetor de rasgo de correia transportadora de minério de ferro.
    (2021) Klippel, Emerson; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Matos, Edson Jorge de; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Reis, Agnaldo José da Rocha
    Transportadores de correias estão entre os principais ativos utilizados em usinas de beneficiamento de minério de ferro, sua disponibilidade e confiabilidade impactam diretamente na performance global dessas plantas tanto em aspectos de saúde e segurança das pessoas como em financeiros. Entre os modos de falhas desses dispositivos são comuns os rasgos nas correias transportadoras de borracha vulcanizada devido a diversos agentes como materiais cortantes e perfurantes provenientes da mina e ou sucatas mecânicas diversas. Os sistemas atuais de detecção de rasgo baseados em dispositivos eletromecânicos, óticos, eletromagnéticos ou de eletrônica integrada as correias não possuem a confiabilidade, robustez e facilidade de manutenção necessárias aos ambientes de mineração. Sendo assim o presente trabalho apresenta a implementação de um sistema de sensoriamento utilizando captura de imagens com detecção em tempo real de rasgos e ou anomalias do tapete da correia através de modelos deep learning. A implementação do deep learning deverá atender a requisitos de baixa demanda computacional permitindo sua aplicação em computador de borda de baixo custo e sem conectividade externa para processamento das informações, alinhado aos preceitos de edge AI. Para o treinamento do modelo será construído dataset específico com imagens de situações de rasgo e normais de correias reais. Todo o processo de treinamento e conversão do modelo para uso com device edge será abordado na metodologia, bem como as estratégias de execução das coletas de imagens, construção de protótipos e testes de campo. Para os testes executados com a versão final do protótipo a precisão de detecção de rasgo foi de 98%, mostrando a viabilidade vi do uso de deep learning em conjunto com device edge para detecção de rasgos de correia transportadoras.
  • Item
    Predição do teor de ferro em processo de beneficiamento mineral usando modelo autorregressivo.
    (2020) Gomes, Vinícius Geraldo Rodrigues; Euzebio, Thiago Antonio Melo; Silva, Moisés Tavares da; Euzebio, Thiago Antonio Melo; Silva, Moisés Tavares da; Acioli Junior, George; Monteiro, Paulo Marcos de Barros; Cota, Luciano Perdigão
    A tarefa de medir o teor de ferro do minério processado em uma usina é complexa, mas fundamental para o bom desempenho da operação. Em geral, esta medição e realizada por meio de analise laboratorial que insere um atraso de algumas horas na obtenção dos resultados. Neste trabalho e realizada a predição do teor de ferro a partir dos dados históricos das analises laboratoriais. Estes dados indicam os teores dos materiais alimentados em uma etapa de concentração magnética e uma etapa de flotação reversa de duas unidades distintas de beneficiamento mineral da mineradora Vale S.A. Inicialmente, são realizadas analises de estacionariedade, autocorreção e autocorreção parcial. Em seguida, são usados modelos autorregressivos e o algoritmo de mínimos quadrados recursivos para predição do teor de ferro. Os resultados demonstram o bom desempenho do modelo na tarefa de efetivamente predizer as amostras futuras e indicar tendências ascendentes ou descendentes do teor de ferro, auxiliando, assim, os engenheiros de automação e de processos das plantas na tomada de decisões.
  • Item
    Modelagem, simulação e controle de densidade de polpa em espessadores.
    (2019) Magalhães, Sabrina de Almeida Fontana; Euzebio, Thiago Antonio Melo; Monteiro, Paulo Marcos de Barros; Euzebio, Thiago Antonio Melo; Monteiro, Paulo Marcos de Barros; Cocota Júnior, José Alberto Naves; Braga, Carmela Maria Polito
    No tratamento de minérios a maioria das operações unitárias acontece a úmido, por isso, nos estágios finais do tratamento, é necessário separar o produto ou rejeito gerado, da água. Um dos processos de separação é o espessamento contínuo. O espessamento contínuo consiste na separação sólido-líquido por meio da gravidade. O objetivo é obter uma polpa concentrada com determinada concentração no underflow e água livre de sólidos no overflow. Este trabalho tem como objetivo implementar um simulador por meio de um modelo matemático do processo de espessamento contínuo e projetar controladores para esse processo. As estratégias de controle propostas aqui serão validadas no simulador implementado, de forma a ser possível a aplicação dos controladores em uma planta real.
  • Item
    Controle preditivo por modelo de um circuito simulado de remoagem de minério de ferro.
    (2018) Reis, Lucas Andery; Euzebio, Thiago Antonio Melo; Magalhães, Paulo Henrique Vieira; Euzebio, Thiago Antonio Melo; Magalhães, Paulo Henrique Vieira; Souza, Ernandes Sávio de; Barros, Péricles Rezende; Silva, Sávio Augusto Lopes da
    Nessa dissertação, é abordada a aplicação de Controle Preditivo por Modelo (MPC) em um circuito de remoagem com o objetivo de melhorar seu controle de granulometria. Para o estudo, uma linha do circuito industrial de remoagem da Samarco é simulada utilizando-se um software industrial de simulação de processos. São abordados os principais conceitos do MPC, sendo apresentado o desenvolvimento do Controle por Matriz Dinâmica (DMC), em uma camada supervisória, aplicado ao processo simulado. As variáveis percentual de sólidos no moinho, carga circulante, granulometria do produto final e nível da caixa da descarga do moinho são as variáveis controladas pelo DMC e os setpoints remotos dos controladores PID existentes no processo são as variáveis manipuladas pelo DMC. Para o desenvolvimento, foi utilizada uma plataforma de testes hardware-in-the-loop que permite integrar o processo simulado com o sistema de controle distribuído (DCS) da usina de beneficiamento mineral para a programação do algoritmo de controle. Para a avaliação do desempenho do processo são aplicados distúrbios, comuns na planta industrial, na alimentação do circuito de remoagem e são apresentados os resultados do processo sendo controlado por apenas controladores PID e por controlador MPC em uma camada supervisória.