Avaliação de desempenho de implementações em hardware e software de algoritmos para aplicações de manutenção inteligente

Abstract

No mercado altamente globalizado de hoje, a manutenção dos equipamentos tem se tornado um fator crucial para as empresas dos mais diversos segmentos. Técnicas de manutenção baseadas no nível de degradação dos equipamentos estão sendo preferidas em detrimento das técnicas tradicionais como manutenção corretiva e preventiva, e trazem benefícios como tempos de paradas reduzidos, tarefas de manutenção facilitadas e melhor gerenciamento de ativos. Com o desenvolvimento das técnicas de manutenção inteligente, os sistemas embarcados que comportarão estes algoritmos necessitarão cada vez mais de alta flexibilidade, combinada com alta velocidade de processamento e baixo consumo. Em outras palavras, eles tornam-se cada vez mais complexos, o que tem impacto direto no projeto destes sistemas. Neste contexto, a programação baseada em modelos em conjunto com a capacidade de geração automática de código para uma dada plataforma tem despertado grande interesse. O presente trabalho tem como objetivo realizar a análise dos espaços de projeto e também do desempenho de diferentes implementações para algoritmos de manutenção inteligente quando executados em hardware e software. A partir de implementações disponíveis nos ambientes MATLAB e LabVIEW™ de um sistema de manutenção inteligente chamado Watchdog Agent™, e utilizando ferramentas de geração automática de código, o desempenho dos sistemas de manutenção gerados é comparado usando-se parâmetros como tempo de execução e ocupação de memória ou da área do FPGA. Para os testes são utilizados dados de vibração coletados de uma bancada de testes composta por um atuador eletromecânico para válvulas.

In today’s highly globalized market, equipment maintenance has become a crucial factor for companies from several segments. Maintenance strategies based on equipment’s condition level are being preferred in place of traditional techniques such as corrective and preventive maintenance, and incur in benefits such as reduced downtime, facilitated maintenance tasks and better assets management. With the development of intelligent maintenance techniques, the embedded systems that will be used with such algorithms will need increasingly more flexibility, combined with high processing speed and low power consumption. In other words, they became increasingly more complex, what directly impact in their project. Within this context, model based engineering associated with automatic platform-specific code generation capabilities are of great interest. This work has as objective to perform a design space exploration by analyzing the performance of different implementations for intelligent maintenance algorithms when executed in hardware and software. Based on implementations available in MATLAB™ and LabVIEW™ environments of an intelligent maintenance system called Watchdog Agent, and using automatic code generation tools, the performance of the generated systems are compared using parameters such as execution time and memory or FPGA area occupation. For the validation tests, vibration data collected from a test bench composed by an electric mechanical actuator will be used.