PT104246B - Sistema e método para telemanutenção e diagnóstico pericial de avarias - Google Patents

Abstract

A PRESENTE INVENÇÃO DIZ RESPEITO A UM SISTEMA E MÉTODO PARA TELEMANUTENÇÃO DE VEICULOS, NOMEADAMENTE MATERIAL CIRCULANTE FERROVIÁRIO, MCF (1), ASSOCIADA A UM SISTEMA DE DIAGNÓSTICO DE AVARIAS INTELIGENTE, SDAI (2), APLICÁVEL AO UNIVERSO DE COMBOIOS CONVENCIONAIS E DE ALTA VELOCIDADE, METROS LIGEIROS, E POTENCIALMENTE ABRANGENDO TODOS OS SISTEMAS DE TRANSPORTE. A INVENÇÃO INTEGRA A TELEMANUTENÇÃO FERROVIÁRIA COM UMA POLÍTICA DE MANUTENÇÃO CENTRADA NA FIABILIDADE, RELIABILITY CENTRED MAINTENANCE (RCM), RECORRENDO À TECNOLOGIA DE MANUTENÇÃO BASEADA NA CONDIÇÃO, CONDITION EASED MAINTENANCE (CBM), POR FORMA A POTENCIAR E MELHORAR O TRATAMENTO DE TAREFAS RCM DENOMINADAS POR TAREFAS SOB INSPECÇÃO/CONDIÇÃO, OU CONDITION TASKS, DANDO ASSIM ORIGEM A UMA NOVA FERRAMENTA DE APOIO À MANUTENÇÃO DE MATERIAL CIRCULANTE FERROVIÁRIO. COM ESTA NOVA ABORDAGEM, E DIRECTAMENTE INFLUENCIADOS PELA EFICIÊNCIA DO SDAI (2), OBTÉM-SE UMA OPTIMIZAÇÃO DOS PARÂMETROS DE FIABILIDADE, DISPONIBILIDADE, MANUTENIBILIDADE, E SEGURANÇA DO MCF (1) JUNTAMENTE COM A MAXIMIZAÇÃO DO POTENCIAL DE VIDA DOS EQUIPAMENTOS.

Description

DESCRIÇÃO

SISTEMA E MÉTODO PARA TELEMANUTENÇÃO E DIAGNÓSTICO PERICIAL DE AVARIAS

Domínio técnico da invenção

A presente invenção diz respeito a um sistema e método para telemanutenção de veículos, nomeadamente material circulante ferroviário, que compreende um sistema de diagnóstico de avarias inteligente, aplicável ao universo de comboios convencionais e de alta velocidade, metros ligeiros, e potencialmente abrangendo todos os sistemas de transporte.

Sumário da invenção

A presente invenção descreve um sistema para telemanutenção e diagnóstico pericial de avarias em veículos caracterizado por compreender:

• módulo de manutenção baseada na fiabilidade, reliability centred maintenance, RCM;

• módulo de manutenção baseada na condição, conditionbased maintenance, CBM;

• sistema de diagnóstico de avarias inteligente, SDAI (2) ;

• sistema embarcado no veículo (1).

Numa realização preferencial, o sistema embarcado no veículo compreende:

• módulo de processamento de dados;

• módulo de interface com o sistema do veículo.

Numa realização mais preferencial, o módulo de interface com o sistema do veículo compreende:

• implementação de múltiplos protocolos de comunicação, para variados sistemas;

• definições configuráveis, no próprio sistema embarcado, dos referidos múltiplos protocolos de comunicação.

Uma outra realização preferencial da presente invenção tem a característica de o sistema de diagnóstico de avarias inteligente (2), SDAI, compreender:

• base de dados de conhecimento;

• motor de inferência ou reconhecimento de padrões, ou ambos.

Uma outra realização ainda mais preferencial da presente invenção tem a característica de o motor de inferência, ou de reconhecimento de padrões, ou ambos, compreender um ou

mais	dos seguintes:
•	sistema pericial baseado em casos;
•	sistema pericial baseado em modelos;
•	sistema pericial baseado em regras;
•	sistema pericial baseado em lógica difusa;
•	sistema pericial baseado em regras neuronais;
•	sistema pericial baseado em estatística, em redes
	Bayes;
•	sistema pericial baseado em algoritmos genéticos.

Uma ainda outra realização, ainda mais preferencial da presente invenção, tem a característica de o sistema de diagnóstico de avarias inteligente (2), SDAI, compreender adicionalmente:

• módulo de comunicações;

• interface humano, nomeadamente web.

Uma ainda outra realização igualmente preferencial da presente invenção tem a caracteristica de o sistema embarcado no veiculo (1), compreender adicionalmente:

• módulo de comunicações;

• módulo de geo-localização;

• módulo de reconfiguração e/ou actualização remota.

A presente invenção descreve ainda um método para telemanutenção e diagnóstico pericial de avarias em veículos caracterizado por compreender os passos de recolher, analisar, e produzir informação de política de manutenção (2), através:

• da recolha de informação relativa a eventos relevantes de manutenção por tempo, condição, ou ambos, em sistema embarcado no veículo (1);

• da conversão da informação em formato e/ou protocolo específico e/ou proprietário ao veículo em um formato independente;

• da manutenção baseada na fiabilidade, reliability centred maintenance, RCM;

• da manutenção baseada na condição, condition-based maintenance, CBM;

• da sugestão de tarefas sob condição, on-condition tasks.

Uma realização preferencial da presente invenção tem a caracteristica do referido método compreender recolher, analisar, e produzir informação de política de manutenção (2), através adicionalmente:

• de classificar cada evento numa escala de 3 valores, aviso, alerta ou alarme;

• do registo da posição do veículo (1) por geolocalização;

• da apresentação em tempo-real do estado operacional de um ou mais veículos (1);

• da disponibilização e armazenamento de dados históricos;

• da actualização/reconfiguração remota do referido sistema embarcado.

Uma outra realização preferencial da presente invenção tem a característica de o veículo (1) ser ferroviário.

Descrição Geral da Invenção

A presente invenção diz respeito a um sistema e método para telemanutenção de veículos, nomeadamente material circulante ferroviário, MCF (1), associada a um Sistema de Diagnóstico de Avarias Inteligente, SDAI (2), aplicável ao universo de comboios convencionais e de alta velocidade, metros ligeiros, e potencialmente abrangendo todos os sistemas de transporte.

A presente invenção integra a telemanutenção ferroviária com a política de manutenção de Manutenção Centrada da Fiabilidade, Reliability Centred Maintenance (RCM), recorrendo à tecnologia de Manutenção Baseada na Condição, Condition Based Maintenance (CBM), de forma a potenciar e melhorar o tratamento de tarefas RCM denominadas por tarefas sob inspecção/condição (on condition tasks), dando assim origem a uma nova ferramenta de apoio à decisão.

A Telemanutenção/SDAI, assenta sobre um estágio de desenvolvimento, software deployment, do tipo de Sistemas Baseados no Conhecimento, Knowledge Based Systems (KBS), está orientado ao diagnóstico técnico utilizando ferramentas da Inteligência Artificial (IA).

Na Figura 1, apresenta-se a Estrutura Geral da invenção.

Com esta nova abordagem, e directamente influenciados pela eficiência do SDAI, obtém-se uma optimização dos parâmetros RAMS (Fiabilidade, Disponibilidade, Manutenibilidade, Segurança) do MCF juntamente com a maximização do potencial de vida dos equipamentos.

A invenção descrita vem responder a uma necessidade identificada pelos principais operadores de transportes no sentido lato (transportes terrestres, marítimos e aéreos), cuja oferta tecnológica no mercado ainda não satisfaz. A invenção proposta permite aos seus utilizadores poder criar uma interface integrada e customizada entre os seus sistemas de supervisão e de apoio à decisão e os diversos sistemas embarcados, de forma independente com a tecnologia utilizada por fabricante.

A presente invenção permite recolher, transmitir, analisar diferentes tipos de informação, mesmo multimédia, de diferentes vendedores, com múltiplos protocolos (inclui conversão de protocolos), com diferentes sistemas de comunicação fisica, e até com sistemas de diferentes finalidades, para fornecer um apoio de decisão integrado inteligente, pericial, à manutenção do material circulante.

Os utilizadores finais, passando a ter acesso a este tipo de informação, poderão optimizar a gestão dos seus parques de sistemas de transporte, o que torna a disseminação da invenção economicamente viável.

Descrição das Figuras

Para uma mais fácil compreensão da invenção juntam-se em anexo as figuras, as guais, representam realizações preferenciais do invento que, contudo, não pretendem, limitar o objecto da presente invenção.

Figura 1: Representação esquemática da estrutura Geral da invenção.

Figura 2: Representação esquemática de estrutura fisica plataforma de comunicações embarcada.

Figura 3: Representação esquemática de interfaces no Módulo de Processamento de Dados.

Figura 4: Representação esquemática de diagrama de blocos do Modulo de extensão de E/S.

Figura 5: Representação esquemática de estrutura geral do sistema desenvolvido no Módulo de Processamento de Dados.

Figura 6: Representação esquemática de diagrama de estados do sub-processo Principal, thread Main.

Figura 7: Representação esquemática de diagrama de estados do sub-processo, thread, GPS.

Figura 8: Representação esquemática de diagrama de estados do sub-processo Módulo, thread Module.

Figura 9: Representação esquemática de diagrama de estados do sub-processo Módulo Gestor de Dados, thread DataManager.

Figura 10: Representação esquemática de estrutura de dados criado pelo sub-processo Módulo, thread Module, relativo às variáveis dos equipamentos do MCF.

Figura 11: Representação esquemática de diagrama de estados do sub-processo Envia Ficheiro, thread FileSender.

Figura 12: Representação esquemática de Ciclo de Vida proposto para a extracção de conhecimento.

Figura 13: Representação esquemática de arquitectura global da invenção.

Figura 14: Representação esquemática de interacção entre o Centro de Telegestão e o(s) sistema(s) embarcado(s).

Descrição Detalhada da Invenção

As grandes linhas estruturais da presente invenção, em termos de Telemanutenção/SDAI, conferem-lhe as seguintes funcionalidades:

Operar como Sistema de Apoio à Decisão (SAD).

Integração na filosofia de manutenção RCM.

Operar como Sistema de Apoio à Decisão

O SDAI para operar como SAD é orientado às funções de:

Gestão da Manutenção (orientado ao Operador de Manutenção): Responsáveis pelos diferentes níveis de manutenção, disponibilizando no dia a dia e em tempo real aproximado toda a informação relativa ao estado operacional das frotas de veículos envolvidas, possibilitando no curto prazo uma eficiente gestão de chamada dos veículos à oficina e a preparação do trabalho de Manutenção em oficina - recursos humanos, ferramentas e sobresselentes, reduzindo-se assim os tempos de imobilização do MCF, e a médio longo prazo a optimização dos ciclos de manutenção e dos demais recursos a este associados;

Exploração Comercial (Orientado ao veiculo): Diagnosticar Online as avarias surgidas no decorrer da exploração do material circulante, sugerindo ao pessoal da condução e da manutenção em linha uma lista de acções de desempanagem rápidas. Carregamento, Upload, de informação para Sistemas de Informação de Passageiros, PIS, Passenger Information System, e de entretenimento em geral.

Gestão de Operações: Providenciar informação sobre a condição de saúde do MCF, suportando a decisão de o manter ao serviço sob um determinado conjunto de condições técnicas;

Projecto de Reengenharia: Favorecer a transmissão, feedback, automática dos dados de manutenção e exploração para os fabricantes, despoletando acções de reengenharia (ex. actualização de software remota) com vista ao aumento da fiabilidade intrínseca do MCF.

Integração na filosofia de manutenção RCM

A metodologia RCM providencia uma forma prática e estruturada de se alcançarem resultados optimizados na estratégia de manutenção adoptada para cada sistema alvo. 0 objectivo central é o determinar das acções necessárias para garantir que os activos físicos cumprem as funções que lhe são exigidas no enquadramento do seu contexto operacional.

Um dos aspectos determinantes na programas de gestão de manutenção implementação dos é a obtenção de informação/dados suficiente sobre a performance de uma dada frota de MCF, tais como falhas correlacionadas, avarias e outras medidas que permitam aferir a condição do equipamento.

A avaliação, agrupamento e comparação de uma quantidade apreciável de informação, cada vez mais comum com a crescente automatização dos sistemas/processos embarcados no MCF não poderão ser geridos de forma eficiente por um sistema de informação generalista (não customizado) no qual é dada importância apenas a parâmetros de integração global.

Na metodologia RCM, diferentes tipos de componentes e equipamentos conduzem inevitavelmente ao desenvolvimento de distintas políticas de manutenção, que envolvem naturalmente uma grande variedade de padrões de modos de falha. A análise destes padrões exige, para além do background knowledge dos fabricantes, o conhecimento e formação pericial do operador de manutenção, que devem ser harmoniosamente integrados na ferramenta RCM que é o o sistema computorizado de gestão da manutenção, Computerized Maintenance Management System (CMMS), composto neste projecto pelos seguintes módulos constituintes da TELEMANUTENÇÃO/SDAI:

Sistema de Gestão de Base de Dados (SGBD).

MCF com, estrutura central, bakbone, de comunicações e rede inteligente de sensores.

Centro de Telegestão (CTG) de MCF - Servidor do Sistema Pericial com o respectivo Motor de Inferência embebido (ferramentas de inteligência artificial).

SIG: Sistema de Informação Geográfico.

Arquitectura Cliente-Servidor, disponibilizada de forma simples e eficiente por um navegador, browser, Internet.

O SGBD é baseado em SQLSERVER© ou, em opção, por exemplo, um ORACLE© server, em que as ferramentas de Plataforma Aberta de Comunicações - Standard de Comunicações, Open Plataform Communication (OPC - Communicat ion Standard), desempenham um papel preponderante por forma a permitir a assumpção de todo o sistema como sendo de plataforma aberta. Foi seguido o modelo REMAIN - OREDA, em que os modos de falha e as actividades de manutenção se encontram ligadas no SGBD.

A titulo de exemplo, o equipamento embarcado dispõe de plataforma de comunicações GPRS (preparado para evolução para GSM-R), existindo a integração com o suporte RSC. Dentro do equipamento embarcado encerram-se ainda os sensores, que procurou seguir o standard IEEE 1451.

CTG de MCF permite o alojamento da SGBD, e detém o motor de inferência do sistema.

SIG foi desenvolvido de forma a ter capacidades de identificação prática da localização do MCF, incluindo-se neste capitulo capacidades de zoom dinâmico.

Finalmente a Arquitectura Cliente-Servidor suporta todo o sistema. Neste âmbito, a integração dos Sistemas Periciais, do qual o SDAI é um exemplo, surge como uma ferramenta de valor acrescentado em diferentes etapas da abordagem/execução desta estratégia de manutenção.

De acordo com o exposto, conclui-se que o SDAI é de facto uma ferramenta RCM, cuja integração está a ser implementada sob as seguintes vertentes;

Na fase de planeamento e execução do estudo RCM, com os peritos e facilitadores, a TELEMANUTENÇÃO/SDAI desempenha um papel importante na localização sustentada dos modos/padrões de falha presentes em cada uma das funções/sistemas estudados, permitindo a avaliação da sua importância e o seu impacto na fiabilidade e manutenibilidade do sistema ferroviário em estudo;

Na etapa posterior de implementação da metodologia RCM, a TELEMANUTENÇÃO/SDAI vai utilizar os outputs do estudo RCM, nomeadamente das Decision worksheet, para que nas tarefas denominadas por sob inspecção/condição, on condition tasks, que justifiquem recolha de dados remota, utilizar esta informação para a tomada de decisão sobre que tarefas de manutenção a efectuar.

Na plataforma de comunicações embarcada nos veículos

Cada veículo dispõe de uma plataforma de comunicações constituída por uma unidade de processamento embebida, um embedded PC, com funções de roteamento, dispondo de um Sistema Operativo próprio, por exemplo, Linux™ que providencia uma arquitectura aberta para comunicações com diferentes protocolos de comunicação.

Parâmetros/sistemas como os abaixo referidos, são de monitorização remota possível e foram muito úteis para o desenvolvimento deste projecto:

Tensões/Correntes indesejáveis.

Variáveis do sistema de frenagem.

Sistema de Portas.

Cadeia de Tracção cinemática dos veículos de transporte.

Rolamentos.

Filtros.

Pressão / temperatura: óleo, água, ar comprimido, etc

Máquinas rotativas diversas.

A obtenção por parte da plataforma de comunicações, nomeadamente do PC embebido, das variáveis anteriormente referidas efectua-se por intermédio de uma comunicação com os diferentes sistemas e equipamentos presentes nos veículos.

Nesta plataforma de comunicações existe também um receptor GPS, que comunica com o PC embebido, formado assim o suporte de dados ao Sistema de Informação Geográfico (SIG) como um dos módulos da TELEMANUTENÇÃO/SDAI.

Adicionalmente, nesta plataforma de comunicações encontrase também um autómato dedicado exclusivamente para a extensão de entradas/saidas caso seja necessário leituras e/ou comando adequado às exigências de cada tipo de MCF.

A troca dos dados recolhidos por esta plataforma e o centro de telegestão estabelece-se por intermédio de um módulo/dispositivo dedicado para o efeito, como é o caso do módulo - modem GSM/ GPRS. 0 sistema desenvolvido possibilita a integração de módulos de comunicação por terceiros ou comercialmente disponíveis.

No centro de telegestão sistema TELEMANUTENÇÃO/SDAI encontra-se suportado numa Arquitectura Cliente-Servidor. Esta arquitectura disponibilizada via navegador Internet, com o intuito em oferecer aos utilizadores (empresas utilizadoras deste produto) um conjunto de informação agrupada em interfaces, front-ends, desenvolvidos de forma customizada, para suporte ao apoio à decisão ao conjunto de decisores (a diferentes niveis) envolvidos no processo de Gestão do MCF.

Este sistema é por defeito do tipo de disparo por temporização, time-trigger, e disparo por evento, eventtrigger caso ocorra um alarme. De salientar também o comportamento proactivo do sistema, ao estar dotado para cada variável de niveis de alerta, que lhe permite a antecipação, na maioria das situações, da avaria.

Destacam-se de seguida algumas das vantagens já disponibilizadas pelo sistema:

Uma forma inovadora de classificar a severidade da Avaria, recorre a 3 níveis de severidade (por ordem crescente) AVISO, ALERTA, ALARME. Ao aplicar esta classificação esta a dotar-se o sistema de comportamento preditivo, permitindo desta forma à empresa utilizadora antecipar a avaria do sistema de transporte.

Possibilidade de qualquer computador com intranet do utilizador, terem acesso a diferentes interfaces, frontends, do sistema.

Possibilidade dos utilizadores terem acesso em temporeal ao estado operacional de uma dada frota de MCF desenvolvimento da Newsletter RDF (Relatório Diário de Fiabilidade) - Suporte à Decisão.

Possibilidade de o utilizador consultar o histórico técnico do MCF, de forma a ter acesso a alertas e alarmes (existindo links para visualização de toda a informação relevante associada), bem como a tendências de evolução de variáveis, sustentando a tomada de decisões a tomar, por parte das Oficinas de Manutenção ou do Gestor da Frota. Neste ponto será relevante também a indicação clara sob a forma gráfica, relativamente aos pontos de alerta/alarme.

Possibilidade de se pesquisar qualquer variável que esteja a ser monitorizada pelo sistema (sob a forma de gráfico cartesiano multi-variável ou de tabela) para datas já passadas ou então para o dia actual.

Acesso a Sistema de Informação Geográfica (SIG).

Possibilidade de colocar um determinado veículo no modo online, tendo o utilizador uma actualização da informação

com uma periodicidade	de	30 segundos.	Nesta	situação a
arquitectura do sistema	faz toda	a	gestão	de acessos
concorrenciais.
A Telemanutenção/SDAI	dispõe	também de	um módulo
interno de manutenção	intrínseca,	que	permite de entre

outras potencialidades a detecção de avarias nas redes de sensores inteligente dos veículos.

Recolha	remota e	encriptada de dados das	'caixas-
negras dos	veículos	(mediante autorização da	empresa
cliente);
Sistema	disponível	via Telemóvel (com serviço	de SMS

para envio de alarmes/alertas);

Possibilidade de recolha (email, SMS, . . .) de dados diferidos, ou por marcação no sistema, para recolhas em intervalos de tempo no futuro.

Sistema de Gestão Pontualidade - estimativa do desvio horário real/previsto.

Possibilidade de actualização remota do programa, software, e do programa em memória não-volátil, firmware, do sistema da plataforma de comunicações embarcada.

Inteligência Artificial (IA) no desenvolvimento da telemanutenção ferroviária - SDAI

As técnicas de extracção de conhecimento para suporte à decisão, disponibilizadas pela área de IA são hoje em dia muito variadas. Estas técnicas incluem os sistemas periciais, case based reasoning - sistema pericial baseado em casos, model-based reasoning - baseado em modelos, redes neuronais, fuzzy logic - lógia difusa, etc. Estas, após a realização de I&D ferroviário no âmbito do desenvolvimento da TELEMANUTENÇÃO/SDAI, mostraram-se poderosas ferramentas na melhoria no desempenho dos mesmos. 0 SDAI utiliza como principais ferramentas de IA, os sistemas periciais, o case based reasoning - baseado em casos e o fuzzy logic/clustering - lógica difusa/agrupamento.

sistema Telemanutenção/SDAI alcançou numa primeira fase uma taxa de sucesso nas respostas dadas de 6 7%. Com a aplicação de novas técnicas tais como, algoritmos indutivos e redes neuronais esta taxa atingiu o valor de 88%, com tendência crescente uma vez que o sistema Telemanutenção/SDAI aprende com a introdução de informação.

Descrição detalhada da plataforma embarcada de comunicações A plataforma de comunicações (Figura 2) encontra-se embarcada nos veiculos e devido à sua robustez e carácter modular, está perfeitamente adaptada para dar o suporte à aquisição e tratamento dos dados necessários à monitorização e diagnóstico remoto de cada série de material circulante ferroviário (MCF).

Esta plataforma de comunicações destaca-se por ser um sistema de aquisição de dados transparente e transversal, isto é, com a sua diversidade de interfaces (Figura 3) e capacidade de processamento torna possível a obtenção e troca de dados entre diferentes equipamentos/ sistemas provenientes de diferentes fabricantes.

Da aplicação desenvolvida no Módulo de Processamento de Dados (Figura 2), com a caracteristica fundamental em gerir todo o fluxo bidireccional de dados e parametrizações dos módulos constituintes da plataforma de comunicações, destacam-se as seguintes funcionalidades:

Tratamento, armazenamento dos dados do receptor GPS.

Gestão de pedidos, interpretação e armazenamento dos dados proveniente de(os) diferentes sistemas do MCF. (diferentes protocolos e interfaces físicas)

Envio da informação para o centro de telegestão através do Módulo de Comunicações. (implementado p.ex através do modem GPRS, segundo o protocolo FTP, estando já preparado para integrar os serviços futuros disponibilizados pelo GSM-R)

Suporte de reconfiguração remota dos módulos pela recepção de um único ficheiro.

Suporte de actualização remota do software do sistema.

Envio de dados em dois modos, time-trigger (modo por defeito) e event-trigger (aquando da ocorrência de alarmes) eventos dos alarmes reconfiguráveis de forma customizada/adaptada às necessidades do utilizador.

Adicionalmente, nesta plataforma de comunicações encontrase também um módulo dedicado exclusivamente para a extensão de entradas/saidas caso seja necessário leituras e/ou comando adequado às exigências de cada tipo de MCF. Possibilitando assim a actuação e/ou leitura individual e isolada de actuadores e/ou sensores independente do sistema de comando e controlo (redes de comunicação) do MCF.

Tendo em conta a arquitectura da plataforma de comunicações, constituída por diferentes módulos e pela diversidade de interfaces de comunicação existente nos diferentes sistemas alvo de monitorização e diagnóstico remoto do MCF, procurou-se rentabilizar todas estas actividades concorrentes desenvolvendo-se uma aplicação muti-thread, multi sub-processos.

Tirando partido do facto do Módulo de Processamento de

Dados estar desenvolvido sobre o sistema operativo Linux, recorreu-se a biblioteca distribuída com este sistema operativo para implementar a programação concorrente usando as Kernel-level threads, sub-processos ao nivel do núcleo do sistema operativo. Com esta implementação garante-se, por exemplo, que quando uma thread, sub-processo, atribuída ao processamento de um dado módulo bloqueia não corrompe as restantes threads, sub-processos, do processo.

A solução desenvolvida encontra-se assim estruturada em diferentes módulos, cada um com o objectivo em executar as funcionalidades anteriormente referidas. De seguida, passase a descrever os principais módulos implementados pelo sistema, nomeadamente nas cinco threads, sub-processos, que tratam individualmente do processamento dos periféricos e das que gerem a consistência dos dados criados. (Figura

4)

Da Figura 5, onde as threads, sub-processos, Main principal, GPS, DataManager - Gestor de Dados, de uma forma geral são parte permanente da aplicação sendo apenas configuráveis alguns dos seus parâmetros.

As threads Module - Módulo e FileSender - Envio de Ficheiros são totalmente configuráveis de forma a se ajustarem aos requisitos específicos dos sistemas de cada MCF, caracteristica inovadora nas aplicações utilizadas no sector ferroviário. Assim, em Module encontra-se o processamento e interpretação do(os) protocolo(s) de comunicação dos sistemas alvo de monitorização e diagnostico remoto. Em FileSender está programado a forma de como são enviados os dados para o centro de telegestão adequado ao tipo de Módulo de Comunicação a ser utilizado.

Exemplo de implementação da plataforma de comunicações quando:

sistema/equipamento do MCF a monitorizar dispõem de uma interface série, (RS232) de comunicação de dados de diagnóstico.

(Module: estabelece comunicação via porta série com a respectiva implementação do protocolo proprietário deste equipamento)

Módulo de Comunicação está a ser implementado com recurso a um modem GSM/ GPRS. (FileSender: são configurados todos os parâmetros necessários a uma ligação GPRS juntamente com os parâmetros de um a aplicação cliente FTP para a respectiva transferência de dados)

A thread Main (Figura 5) é a responsável pela criação das restantes threads do processo, onde inicialmente se procede à leitura do ficheiro Settings - Definições por forma a obter-se as configurações dos diferentes módulos.

Após configurado cada módulo, fica continuamente a processar os periféricos locais do Módulo de Processamento de Dados, tais como apresentar informação textual no LCD, executar funções das teclas, até ser premida a tecla com a ordem de sair.

O ficheiro Settings usado para se obterem as configurações é constituído por secções, onde a sintaxe utilizada para indicar o início das configurações de cada módulo é: #<nome_modulo>

Seguido dos parâmetros a configurar:

<parâmetro>=<valor>

A thread, sub-processo, GPS (Figura 7) efectua ciclicamente a comunicação com o receptor GPS ligado numa porta RS-232 do Módulo de Processamento de Dados. Neste ciclo são armazenados os dados relativos ao GPS (latitude, longitude, altitude hora e data, número de satélites, qualidade do sinal e velocidade) numa estrutura de dados, para a partilha. Adicionalmente sempre que o sistema não estiver configurado com data e hora é atribuído a data e hora recebidas pelo receptor GPS.

A thread, sub-processo, Module (Figura 8) é responsável por gerir a comunicação via porta série com o equipamento do MCF. Nela reside o código dos comandos e respectiva interpretação da informação necessária para se extraírem os dados necessários ao diagnóstico remoto. No início da sua execução, é carregado a lista de equipamentos de onde se pretendem extrair os dados (lista configura no ficheiro Settings) transformado numa sequência de comandos a enviar. Até que chegue o pedido de terminar é executado ciclicamente esta sequência de comandos e armazenados os dados já interpretados numa estrutura de dados a partilhar.

A thread, sub-processo, DataManager (Figura 9) tem como função principal a criação de um ficheiro constituído com toda a informação necessária a enviar para o centro de telegestão.

Assim, de modo a manter uma consistência dos dados a enviar procede à leitura de uma forma sequencial e atómica da estrutura de dados partilhados pela thread, sub-processo, GPS e thread, sub-processo, Module, juntando a informação da identificação do veiculo. Tratando-se de programação concorrente a consistência e atomicidade dos dados criados é garantida graças ao uso de mecanismos de exclusão mútua como o mutex da livraria pthread.h.

Posteriormente é criado o ficheiro, atribuindo a data e hora ao nome do ficheiro. Onde pela ocorrência de um alarme ou chegado o tempo de ciclo por defeito é movida para a directoria Enviar, caso contrário e movido para a directoria Armazenar.

Antes deste ciclo de leituras e criação do ficheiro, a thread, sub-processo, aloca um espaço de memória dedicado a dados do GPS, Module e da identificação do veiculo. Isto deve-se ao facto de estes dados não ocuparem sempre o mesmo espaço, pois no ficheiro Settings efectua-se a escolha dos equipamentos destinados à recolha de dados. Assim, relativamente ao tamanho dos dados armazenados e posteriormente enviados dependem da configuração colocada no ficheiro Settings.

Na Figura 5, representa-se o mecanismo utilizado para a troca de dados entre as threads, sub-processos. Onde um exemplo de como a informação trocada entre a thread Module e a thread DataManager está representado na estrutura de dados da Figura 10.

A thread, sub-processo, FileSender (Figura 11) fica continuamente a verificar a directoria Enviar à espera de um novo ficheiro. Assim que chegue um novo ficheiro a esta pasta e caso seja a primeira vez, estabelece uma ligação à internet via GPRS, configura os parâmetros da conta cliente FTP, e envia o ficheiro juntamente com a informação do ip da ligação. Este procedimento é executado ciclicamente, sendo que também se mantém uma copia dos ficheiros na directoria Armazenar.

O ficheiro criado, com a informação dos dados provenientes do GPS, variáveis dos equipamentos e a identificação do veiculo, é construído de igual forma ao ficheiro Settings.

Deste modo existem 3 sessões relativas aos dados dos módulos que se vão enviar. (GPS, Module, INFO). Onde a sintaxe do nome do modulo é:

#<nome_modulo>

E os respectivos dados deste modulo <nome_variavel>=<valor>

De realçar que a invenção descrita vem responder a uma necessidade identificada pelos principais operadores de transportes no sentido lato (transportes terrestres, marítimos e aéreos), cuja oferta tecnológica no mercado ainda não satisfaz. A invenção proposta permite aos seus utilizadores poder criar uma interface integrada e customizada entre os seus sistemas de supervisão e de apoio à decisão e os diversos sistemas embarcados de forma independente com a tecnologia utilizada por fabricante.

Os utilizadores finais passando a ter acesso a este tipo de

informação poderão optimizar a gestão	dos	seus	parques	de
sistemas de transporte, o gue torna	a	disseminação	da
invenção economicamente viável
Descrição detalhada das ferramentas	IA	no	Centro	de

INTEGRAÇÃO

DE

FERRAMENTAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL NA

REALIZAÇÃO

DE

DIAGNÓSTICO INTELIGENTE (IA) ÀS ANOMALIAS

VERIFICADAS

NO

MATERIAL CIRCULANTE FERROVIÁRIO.

Foi desenvolvido um sistema pericial utilizando a tecnologia Case Based Reasoning - sistema pericial baseado em casos, utilizando uma inovadora metodologia designada por Sistema de Diagnóstico de Avarias Inteligente (SDAI). Este sistema perante situações reportadas pelo sistema de recolha de dados remoto, gera diagnósticos automáticos aos guais associa um grau de semelhança/confiança.

sistema piloto foi testado em ambiente computacional, permitindo a construção de um dos módulos do Computer Maintenance Managenent System (CMMS) - Sistema Computerizado de Gestão da Manutenção, designadamente o gue realiza a etapa de extracção de conhecimento a partir da trama de variáveis enviada remotamente do universo de veículos em exploração.

Os resultados obtidos foram muito positivos, tendo a confiabilidade da resposta do sistema pericial atingido os 65%, com a utilização desta tecnologia em ambiente ferroviária.

Procedeu-se à integração de ferramentas adicionais de extracçao de conhecimento.

Ferramentas de IA disponíveis tecnologia CBR:

• Sistema Pericial Baseado

Baseado em Modelos - (RBM);

• Sistema Pericial Baseado

Baseado em Regras - (RBR);

para a integração com a em Modelos - Raciocínio em Regras - Raciocínio • Métodos de Aprendizagem indutiva.

o Redes Neuronais;

o Métodos Estatísticos - Redes de Bayes;

o Fuzzy-Logic;

o Algoritmos Genéticos o Algoritmos de aprendizagem indutiva.

Como pode ser analisado na figura 11, a tecnologia CBR stand-alone, só por si, desempenhou o seu papel na extracção de conhecimento e realização de diagnóstico automático.

Sistema Pericial Baseado em Regras

Como primeira solução foi desenvolvido o módulo de Rule Based Reasoning (RBR) - baseado em regras, que permitiu o aumento da cobertura/identificação dos modos de falha do MCF. Este módulo inclui actualmente 52 regras que cobrem os modos de falha deterministicos dos principais sistemas do veiculo ferroviário modelo. Os resultados obtidos, permitiram a melhoria do desempenho do sistema de diagnóstico (taxa de probabilidade de sucesso) em 11,0%, situando-se presentemente nos 76,0%;

Métodos de Aprendizagem indutiva

Fuzzy-CBR clustering, agrupamento lógica difusa/baseado em. casos, cuja aplicabilidade visa a clusterização da base de conhecimento do sistema pericial baseado em casos, acelerando e sintonizando as etapas de retrieving/revising/retaining, recolha/revisão/retenção, do ciclo de resposta do sistema à excitação externa, que é representada pelo novo caso de avaria apresentado ao sistema de diagnóstico. Esta metodologia é apoiada no facto de que uma base de conhecimento do sistema de dimensões importantes poderá ser transformada numa de menores dimensões, em conjunto com um grupo de regras-fuzzy, regras de lógica difusa, de adaptação geradas por uma fuzzy decision tree induction, árvore de indução de lógica difusa.

Neuro-Fuzzy-CBR pattern matching - reconhecimento de padrões por lógica difusa/baseado em casos. As Artificial Neural Networks (ANNs), redes neuronais artificiais, têm a capacidade da tolerância à falha, adpatação e generalização, sendo utilizada no pré-processamento e em tarefas de aprendizagem e de reconhecimento de padrões no sistema de diagnóstico objecto do trabalho de doutoramento. A sinergia verificada com a introdução da teoria Fuzzy-set, conjunto difuso, dota este sistema de capacidade de tratar a incerteza derivada da informação difusa, filtrando a inconsistência da informação recebida dos veículos ferroviários, bem como adaptando dinamicamente o peso dos campos associados, aos registos em bases de dados representativas da globalidade da informação recolhida, em função da alteração do contexto operacional verificado.

Os casos são tipicamente padrões catalogados que representam regiões ou caracteristicas diferentes do conhecimento sobre o diagnóstico técnico e pericial. A incorporação de Fuzzy-sets, conjuntos difusos, optimiza a selecção dos casos a partir de diferentes regiões da base de conhecimento, que lidam com incerteza, ambiguidade e sobreposição.

A consistência das regras extraídas a partir do modelo de teste (trained model) será validada pelos peritos de manutenção.

A aplicação dos Métodos de Aprendizagem indutiva possibilitou o incremento da taxa de sucesso das respostas do sistema, atingindo os 89%. Para as situações de avaria relacionadas com aspectos de segurança o grau de certeza verificado nos sistemas ensaiados foi de 100%.

Procedeu-se igualmente à integração das ferramentas de pattern recognition, reconhecimento de padrão, às tecnologias Condition Based Maintenance (CBM), manutenção baseada em condições, utilizadas para análise de tendências para as principais variáveis fisicas que traduzem a performance do comboio.

O SDAI é um self-learning system, sistema autoaprendizável, caracteristica que o demarca dos sistemas existentes. Efectua aprendizagem automática, o que conduz ao aumento gradual da confiabilidade das suas respostas com o decorrer do seu tempo de exploração/serviço.

Esta característica é-lhe conferida nomeadamente pelas ferramentas CBR e Redes Neuronais.

RELIABILITY CENTERED MAINTENANCE (RCM) EXPERT FRAMEWORK (arquitectura pericial de manutenção baseada na fiabilidade)

Conclui-se que o SDAI é de facto uma ferramenta RCM, cuja integração está a ser implementada sob as seguintes vertentes;

• Na fase de planeamento e execução do estudo RCM, com os peritos e facilitadores, o SDAI desempenha um papel importante na localização sustentada dos modos/padrões de falha presentes em cada uma das funções/sistemas estudados, permitindo a avaliação da sua importância e o seu impacto na fiabilidade e manutenibilidade do sistema ferroviário em estudo;

• Na etapa posterior de implementação da metodologia RCM, o SDI vai utilizar os outputs, resultados, do estudo RCM, nomeadamente das Declslon worksheet, folhas de trabalho para decisão, para que nas tarefas denominadas por ON CONDITION TASKS, tarefas sob-condição, que justifiquem recolha de dados remota, utilizar esta informação para a tomada de decisão sobre que tarefas de manutenção efectuar.

Claims (9)

1. Sistema para telemanutenção e diagnóstico pericial de avarias em veículos caracterizado por compreender:

a. módulo de manutenção baseada na fiabilidade, reliability centred maintenance, RCM;

b. módulo de manutenção baseada na condição, condition-based maintenance, CBM;

c. sistema de diagnóstico de avarias pericial, referido como inteligente, SDAI (2);

d. sistema embarcado no veículo (1), que compreende:

i. módulo de processamento de dados;

ii. módulo de interface com o sistema do veículo, que compreende:

1. implementação de múltiplos protocolos de comunicação, para variados sistemas;

2. definições configuráveis, no próprio sistema embarcado, dos referidos múltiplos protocolos de comunicação;

em que o referido sistema de diagnóstico de avarias inteligente, SDAI (2), compreende um sistema pericial do tipo Neuro-Fuzzy-CBR pattern matching, reconhecimento de padrões por lógica difusa e redes neuronais artificiais - Artificial Neural Networks ANN - baseado em casos.

2. Sistema para telemanutenção e diagnóstico pericial de avarias em veículos de acordo com a reivindicação anterior caracterizado por o sistema de diagnóstico de avarias inteligente (2), SDAI, compreender:

a. base de dados de conhecimento;

b. motor de inferência ou reconhecimento de padrões, ou ambos.

3. Sistema para telemanutenção e diagnóstico pericial de avarias em veículos de acordo com a reivindicação anterior caracterizado por o motor de inferência, ou de reconhecimento de padrões, ou ambos, compreender adicionalmente um ou mais dos seguintes:

a. sistema pericial baseado em modelos; b. sistema pericial baseado em regras; c. sistema pericial baseado em lógica difusa; d. sistema pericial baseado em regras neuronais; e. sistema pericial baseado em estatística, em redes

de Bayes;

f. sistema pericial baseado em algoritmos genéticos.

4. Sistema para telemanutenção e diagnóstico pericial de avarias em veículos de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores caracterizado por o sistema de diagnóstico de avarias inteligente (2), SDAI, compreender adicionalmente:

a. módulo de comunicações;

b. interface humano, nomeadamente web.

5. Sistema para telemanutenção e diagnóstico pericial de avarias em veículos de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores caracterizado por o sistema embarcado no veiculo (1), compreender adicionalmente:

a. módulo de comunicações;

b. módulo de geo-localização;

c. módulo de reconfiguração e/ou actualização remota.

6. Sistema para telemanutenção e diagnóstico pericial de avarias em veículos de acordo com qualquer uma das reivindicações anteriores caracterizado por o veiculo (1) ser ferroviário.

7. Método de operar o sistema de qualquer uma das reivindicações anteriores para telemanutenção e diagnóstico pericial de avarias em veículos caracterizado por compreender os passos de recolher, analisar, e produzir informação de política de manutenção (2), através:

a. da recolha de informação relativa a eventos relevantes de manutenção por tempo, condição, ou ambos, em sistema embarcado no veiculo (1);

b. da conversão da informação em formato e/ou protocolo especifico e/ou proprietário ao veiculo em um formato independente;

c. da manutenção baseada na fiabilidade, reliability centred maintenance, RCM;

d. da manutenção baseada na condição, conditionbased maintenance, CBM;

e. da sugestão de tarefas sob condição, on-condition tasks.

8. Método para telemanutenção e diagnóstico pericial de avarias em veículos de acordo com a reivindicação anterior caracterizado por compreender adicionalmente os passos de recolher, analisar, e produzir informação

de politica de manutenção (2), através dos passos de: a. de classificar cada evento numa escala de 3 valores, aviso, alerta ou alarme; b. do registo da posição do veiculo (1) por geo- localização; c. da apresentação em tempo-real do estado

operacional de um ou mais veículos (1);

d. da disponibilização e armazenamento de dados históricos;

e. da actualização/reconfiguração remota do referido sistema embarcado.

9. Método para telemanutenção e diagnóstico pericial de avarias em veículos de acordo com as reivindicações 7 ou 8 caracterizado por o referido veiculo (1) ser ferroviário.