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DEVELOPING A KNOWLEDGE BASE WITH FUZZY AND PRODUCTION RULES AND WITH THE AIM OF MONITORING BASED ON THE CONDITION OF A HYDROELECTRIC PLANT Author: Manuel Rodrigo Urbano Abadia Supervisor: Alberto José Álvares Programa de Pós-graduação em Sistemas Mecatrônicos Brasília, April of 2015 Since the restructuring of electrical sector in Brazil and in the globe, electric energy enterprises and specifically the operating and maintenance technical personnel in Hydroelectric Power Plants (HPPs) are experiencing, increasingly new complex challenges, basically related to maintain the reliability of the assets operating belonging to Hydroelectric Generating Units (HGUs). One of the most important challenges could be the online fault diagnosis of assets in HGUs that still is an open problem due to their multifactorial nature related to physical expansion, usage of new technologies and the compliance of regulations more strict about reliability of assets in HPPs what difficult considerably the decision making process executed by the technical personnel. As an effort to contribute to the solution of that particular open problem, this investigation introduces a methodology to approach the fault diagnosis problem in assets belongs to HGUs using concepts of FUZZY logic and expert systems. Firstly, through the state of the art, it is reviewed the fault diagnosis problem describing the main advantages and drawbacks of the contemporary methods approaching that particular open problem in order to understand the whole research problem. After that, it is presented a methodological proposal based on FUZZY logic concepts in order to model and represent the technical personnel’s expertise related to the fault diagnosis process through interviews by using a systematic technique, for analysis of faults, called FMEA (Failure Mode and Effects Analysis). In addition to this, it used the reference model OSA-CBM (Open System Architecture for Condition-Based Maintenance) for structuring the expert system knowledge base implementing crisp and FUZZY production rules. Also it is presented in detail the reasoning lines for building of the expert system knowledge base specifying the kind of crisp and FUZZY production rule implemented containing the technical personnel’s expertise about the fault diagnosis problem. It is important to point out that all the methodological steps are described in terms of actual data belong to a Brazilian HPP. Finally, as a contribution to the solution of the aforementioned problem could be mentioned this methodological proposal that investigates a different way for application of the fuzzy logic to that open problem in order to support the decision making process executed by technical personnel related to the online fault diagnosis process in assets belong to HPPs. Sumário 1. INTRODUÇÃO  26 1.1. ASPECTOS GERAIS  26 1.2. MOTIVAÇÃO  28 1.3. OBJETIVO 29 1.3.1. Objetivo geral  29 1.3.2. Objetivos específicos  29 1.4. ESTRUTURA DA DISSERTAÇÃO  30 2. REVISÃO DE LITERATURA  31 2.1. MANUTENÇÃO BASEADA EM CONDIÇÃO  31 i. Aquisição de Dados  34 ii. Processamento de Dados  34 iii. Tomada de decisão de Manutenção  35 2.2. MODELO OSA-CBM (OPEN SYSTEM ARCHITECTURE FOR CONDITION BASED MAINTENANCE)  35 i. Aquisição de dados  36 ii. Processamento de sinal  36 iii. Monitoração de condição  37 iv. Diagnóstico  37 v. Prognósticos  37 vi. Tomada de decisão 37 vii. Apresentação  38 2.3. FMEA (ANÁLISE DE MODOS E EFEITOS DE FALHA)  38 2.3.1. Planilha de FMEA  39 2.3.2. Acompanhamento da FMEA  45 2.4. GESTÃO DE ATIVOS  45 2.5. LÓGICA FUZZY  54 2.5.1. Conjuntos FUZZY 55 2.5.2. Operações Básicas 57 2.5.3. Regras de Sistema de Inferência  58 2.5.4. Sistemas FUZZY Baseado em Regras  60 2.6. ENGENHARIA DE CONHECIMENTO  61 2.6.1. Aquisição de conhecimento  63 2.6.2. Técnicas de Aquisição de Conhecimento  65 2.6.3. Tipos de representação do conhecimento  67 2.7. PLATAFORMAS COMPUTACIONAIS  69 2.7.1. Sistemas Especialistas 69 2.7.2. Motor de Inferência  72 3. SOLUÇÃO PROPOSTA  76 3.1. PROPOSTA DE METODOLOGIA PARA A AQUISIÇÃO E REPRESENTAÇÃO DE CONHECIMENTO ESPECIALISTA  76 3.1.1. Aquisição de conhecimento  79 3.1.2. Estruturação de conhecimento  83 3.1.3. Representação do Conhecimento  85 4. SISTEMA COMPUTACIONAL ESPECIALISTA  99 4.1. SIMPO: SISTEMA INTEGRADO DE MANUTENÇÃO PREDITIVA E OPERAÇÃO  99 5. ESTUDO DE CASO  111 5.1. APRESENTAÇÃO DO CENÁRIO  111 5.1.1. Descrição da usina  111 5.1.2. Descrição funcional dos equipamentos  113 5.2. MÉTODO DE ANÁLISE  127 5.2.1. Aquisição de conhecimento  127 5.2.2. Estruturação de conhecimento  131 5.2.3. Representação do Conhecimento  133 6. RESULTADO E DISCUSSÕES  150 6.1. SISTEMA COMPUTACIONAL ESPECIALISTA SIMPO (SISTEMA INTEGRADO DE MANUTENÇÃO PREDITIVA E OPERAÇÃO)  150 6.1.1. Modo de operação do SIMPO on-line 151 6.1.2. Modo de operação do SIMPO simulação  154 6.1.3. Modo de operação do SIMPO Playback  158 7. CONCLUSÕES, CONTRIBUIÇÕES E SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS  162 7.1. CONCLUSÕES  162 7.2. CONTRIBUIÇÕES DO TRABALHO  163 7.3. SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS  163 8. REFÊRENCIAS BIBLIOGRÁFICAS  165

Desenvolvimento de uma base de conhecimento com regras fuzzy e produção visando monitoramento baseado em condição de uma usina hidrelétrica