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Title: Modelo para predição da ocorrência de alarmes de colamento de aço no molde utilizando lógica Fuzzy.
Authors: Barcellos, Marcus André de Castro
metadata.dc.contributor.advisor: Gouveia, Antônio Maria Claret de
Keywords: Aço
Lógica difusa
Alarmes de colamento
Lógica Fuzzy
Issue Date: 2008
Publisher: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Materiais. Rede Temática em Engenharia de Materiais, Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação, Universidade Federal de Ouro Preto.
Citation: BARCELLOS, M. A. de C. Modelo para predição da ocorrência de alarmes de colamento de aço no molde utilizando lógica Fuzzy. 2008. 70 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Materiais) – Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2008.
Abstract: A crescente utilização de conceitos de programação avançada e inteligência artificial tem criado numerosas e novas aplicações desses algoritmos em processos industriais, resultando em expressivos ganhos de produtividade e economia de recursos. Algoritmos baseados em redes neurais tem demonstrado ser altamente acertivos, e quando empregados em conjunto a sistemas modelados em lógica fuzzy incorporam ao banco de dados subjetividade e experiências adquiridas ao longo do tempo, dotando o programa de capacidade de reagir de forma mais adequada frente a diferentes condições de processo e situações inesperadas. No processo de lingotamento contínuo é realizada a solidificação do aço na forma de placas, as quais serão enviadas para processamentos posteriores, exigindo que sua aparência superficial seja livre de irregularidades. Elevados requisitos de qualidade visam garantir maior produtividade, estabilidade operacional e acabamento superficial das bobinas laminadas. O primeiro estágio da solidificação do aço se inicia no molde onde o aço líquido, em contato com as faces do molde, forma uma casca externa solidificada. Um dos fenômenos mais prejudiciais à produção e manutenção da regularidade superficial da placa é o colamento do aço na face cobreada do molde, que leva a ruptura da pele de aço em formação. O “rompimento de pele” como é denominado, gera parada imediata e emergencial do lingotamento contínuo, bem como o sucatamento das placas em produção. De forma a se evitar a ocorrência de rompimentos de pele, os moldes de cobre possuem duas linhas de termopares instalados em suas faces para monitoramento em tempo real das condições de troca de calor durante o lingotamento. Um programa faz a comparação contínua da evolução do perfil de temperatura com os existentes em seu banco de dados, referentes a eventos de colamento de aço no molde. O programa Mold Sticker Detection (MSD) tem o objetivo de inibir a ocorrência de rompimentos de pele. Quando o MSD entende que em um determinado momento está ocorrendo o colamento de aço no molde, este gera um alarme reduzindo instantânemente a velocidade de lingotamento para valores de segurança. Essa redução abrupta tem por objetivo recompor a pele rompida, mas em contra partida causa marcas profundas na superfície da placa, além das geradas pelo próprio colamento. Este trabalho objetiva desenvolver um modelo baseado em lógica fuzzy a ser incorporado ao sistema atual de detecção de rompimento – MSD, procurando reduzir a geração de alarmes de colamento através da determinação da velocidade de lingotamento ideal condizentes com as condições atuais de extração de calor no molde. Para medição da eficácia do modelo proposto foram avaliadas as perdas de produtividade, bem como o número de ocorrência de alarmes de colamento e rompimentos de pele.
metadata.dc.description.abstracten: A growing application of advanced programming concepts and artificial intelligence, has created a numerous and new usages for these algorithms in industrial processes resulting in expressive gains on productivity and resource savings. Algorithms based in neural networks has been proving its higher sharpness, and when applied together with fuzzy conceived systems may embody to the data basis subjectivity and experiences acquired through time, dowering the program of capacity to react more properly under different process conditions and uncommon situations. During the continuous casting process, the steel is solidified under a slab shape, which will be forward to post processes, demanding a smooth and roughness free surface appearance. Higher quality requirements aim to guarantee productivity increase, operational stability and greater superficial finishing of the laminated coils. The very first stage of steel solidification has its start on the mould where the liquid steel, facing the mould copper plates, forms an external solidified shell. One of the most harmful phenomena to the production regularity maintenance and superficial evenness of the slab is the steel sticking to the copper mould plates, which leads to the rupture of the solidifying shell. The shell break-out, as nominated, causes instant and emergency stoppage of the continuous casting machine and inproduction slabs scrapping. In order to avoid break-out occurrences, the mould has two thermocouple lines installed on the plates for real time monitoring of the heat transfer conditions during casting. A software compares the actual thermal profile with the existent data base concerning sticker events on the mould. The program Mold Sticker Detection (MSD) is used to inhibit break-outs. When the MSD understands that in a specific time a sticking is progress, it generates an alarm reducing instantaneously the casting speed to a safety value. This sudden reduction is provided to give enough time to have the steel shell rebuilt, but also marks deeply the slab surface besides those deriving from the sticking itself. This work has the objective to develop a fuzzy based model to be incorporated to the existing break-out detect system – MSD, aiming to reduce the occurrences of sticker alarms by establishing the ideal casting speed concerning the actual heat extraction conditions on the mould. To measure the effectiveness of the proposed model, will be evaluated the production losses, number of sticker alarms and break-outs as well.
URI: http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/2788
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