MONITOREO DE CONDICIÓN EN LAS TURBINAS DE VIENTO DEL PARQUE EÓLICO GIBARA II APLICANDO MÉTODOS DE LA INDUSTRIA 4.0
Ms.C. Yorley Arbella Feliciano,
Dr. C. Carlos A. Trinchet Varela and
Ms.C. Camilo Mora Batista
Revista de Investigación Latinoamericana en Competitividad Organizacional RILCO, 2021, issue 09
Abstract:
Las tecnologÃas de las turbinas de viento (WT) en su gran mayorÃa son diseñadas y fabricadas por paÃses ubicados en el hemisferio norte, bajo normas que se basan en condiciones climáticas tÃpicas de los paÃses productores. Actualmente el Departamento de IngenierÃa Mecánica de la Universidad de HolguÃn investiga la tropicalización de las WT instaladas en el Parque Eólico (PE) Gibara II. Para ello se ha realizado monitoreo de condición (MC), aplicando métodos de la Industria 4.0. Lo cual ha permitido dar pequeños pasos en el campo de investigación, y definir técnicas de Inteligencia Artificial (IA) como una alternativa para prevenir el problema del desgaste prematuro en sistemas de alta criticidad. Es eminente la necesidad que impone el tema producto del comportamiento técnico histórico que han presentado los equipos en estudio. La investigación dispuso de Big Data relacionadas con parámetros como temperatura de rodamientos, temperatura de aceite, generación eléctrica, temperatura en el devanado y condiciones climáticas que se registran y almacenan por el sistema de control y adquisición de datos (SCADA). Por el volumen de datos que se disponÃa se pudo aplicar técnicas de IA como redes neuronales (RNA), para definir modelos matemáticos ajustados que permitan optimizar, predecir, modificar y validar, patrones de comportamientos técnicos. Los valores del estado térmico predichos fuero contractados y validados utilizando la estadÃstica de pronóstico y software de diseño e ingenierÃa asistida por computadora (CAD-CAE) como el SolidWorks versión 2016. Las teorÃas y postulados expuestos en el trabajo se sustentan en el estudio de 6 equipos.
Keywords: turbinas de viento; monitoreo de condición; Industria 4.0; temperatura (search for similar items in EconPapers)
Date: 2021
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