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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 tecnologías de las turbinas de viento (WT) en su gran mayoría son diseñadas y fabricadas por países ubicados en el hemisferio norte, bajo normas que se basan en condiciones climáticas típicas de los países productores. Actualmente el Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de Holguín 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 disponía 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 estadística de pronóstico y software de diseño e ingeniería asistida por computadora (CAD-CAE) como el SolidWorks versión 2016. Las teorías 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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