Revisão de algoritmos de manutenção preditiva aplicados a sistemas de HVAC

A manutenção preditiva é uma abordagem de manutenção preventiva que é realizada com base em uma avaliação de saúde on-line e permite intervenções oportunas antes da falha. Ela pode diminuir o custo de manutenção reduzindo a frequência de manutenção o máximo possível para evitar manutenções reativas não planejadas, sem incorrer nos custos associados à manutenção preventiva excessivamente frequente. O principal objetivo da manutenção preditiva de sistemas de aquecimento, ventilação e ar condicionado (HVAC) é prever quando a falha do equipamento HVAC pode ocorrer. Os benefícios são numerosos: planejamento de manutenção antes que a falha ocorra, redução de custos de manutenção e aumento da confiabilidade. Para isso, a manutenção preditiva dos sistemas HVAC é baseada nos dados históricos do sistema para prever o estado de saúde do sistema. O processo de aplicação da manutenção preditiva é composto por sensores da Internet das Coisas (IoT) que estão instalados dentro do sistema HVAC, e as plataformas de IoT que ajudam na coleta dos sinais provenientes dos sensores e na conversão desses sinais para bancos de dados existentes. Em seguida, os algoritmos de aplicação da manutenção preditiva podem ser abordagens baseadas em conhecimento, abordagens baseadas em física ou até mesmo abordagens baseadas em dados. Uma revisão sistemática da literatura sobre os algoritmos existentes da aplicação de manutenção preditiva em HVAC é realizada neste artigo para resumir a abordagem mais utilizada para prever futuras falhas em sistemas HVAC e para explicar os benefícios e limites desses algoritmos.