Rilevamento di guasti in impianti industriali con tecniche di analisi multirisoluzione

Introduzione Nell’ambito degli studi svolti dall’Unità di Automazione, Sistemi di Au- silio all’Esercizio del CESI, Centro Elettrotecnico Sperimentale Italiano, si è registrato, negli ultimi anni, un interesse sempre maggiore verso le tec- niche di elaborazione delle immagini. L’applicazione di queste tecniche si è orientata in modo particolare verso la realizzazione di sistemi automati- ci di visione artificiale in grado di rilevare situazioni anomale in impianti industriali complessi. Questo studio rientra in un progetto per un sistema di diagnostica vi- suale destinato alla determinazione di guasti in impianti di combustione per centrali termoelettriche. L’analisi storica delle situazioni di guasto per impianti di questo tipo permette di identificare la rottura del circuito di alimentazione del combustibile come una delle cause di rischio maggiore, in grado di causare, se non riconosciuta in tempo estremamente rapido, si- tuazioni di estrema pericolosità (incendio, esplosione). La natura distrutti- va di questo tipo di eventi, fortunatamente molto rari, non rende possibile la raccolta di una casistica di guasti tipici. Da simulazioni svolte da CESI è inoltre emerso come lo sviluppo di- namico di fenomeni ipotetici di guasto, modellati in base alle caratteristi- che fisiche dell’impianto, presenti una forte dipendenza dalle condizioni iniziali (pressione del combustibile, forma e posizione della rottura, etc.). L’impossibilità di riprodurre sperimentalmente le condizioni di funziona- mento tipiche di situazioni reali di allarme rende quindi arduo il com- pito di valutare in modo affidabile le prestazioni di metodi di controllo automatico. In questo lavoro, alcuni esempi di perdita sono stati simulati produ- cendo artificialmente nella scena inquadrata getti di liquido nebulizzato, ad alta e bassa pressione, di natura simile al combustibile utilizzato ef- fettivamente dall’impianto. Da un punto di vista metodologico, queste xv