Manutenção Preditiva do Acoplamento Flexível de Turbinas Eólicas (GE Renewable Energy)

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Fantin, Thiago Hussein
Data de Publicação: 2020
Outros Autores: Rocha, Hugo Gonçalves, Scodiero, Gabriel Ulhôa de Avelar
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER
Texto Completo: https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/3320
Resumo: Projeto realizado na empresa General Electric Renewable Energy (GE).
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spelling Manutenção Preditiva do Acoplamento Flexível de Turbinas Eólicas (GE Renewable Energy)Manutenção preditiva; Modos de falha;Acoplamento de Turbinas EólicasProjeto realizado na empresa General Electric Renewable Energy (GE).Atualmente, a manutenção preditiva vem sendo adotada por empresas dos mais diversos segmentos. Poder prever falhas antes que as mesmas ocorram e diminuir o número de inspeções preventivas nas turbinas é economicamente vantajoso, além de auxiliar na estruturação de um cronograma de manutenção adequado. Visando isto, este projeto tem como tema a implementação de um algoritmo para detecção de anomalia e possíveis falhas nos acoplamentos flexíveis das turbinas eólicas da empresa General Electric Renewable Energy (GE). Para isto, foi implementado um classificador de classe única por SVM (SVM One-Class Classifier) alimentado com 110 arquivos de dados de vibração referentes a 6 turbinas saudáveis fornecidas pela própria General Electric Renewable Energy. O algoritmo teve como objetivo utilizar os dados obtidos pelas turbinas em funcionamento saudável para gerar uma “fronteira” para os valores normais de vibração. Possíveis anomalias seriam consideradas outliers e indicadas como tal. Uma vez treinado, o desempenho do classificador foi validado utilizando 37 arquivos com dados referentes às mesmas 6 turbinas saudáveis e 6 arquivos com dados referentes a 5 turbinas defeituosas, obtendo uma acurácia de 97,30% no primeiro grupo e 100% no segundo grupo. O algoritmo foi desenvolvido no software MATLAB_R2020b.Adegas, Fabiano DaherFantin, Thiago HusseinRocha, Hugo GonçalvesScodiero, Gabriel Ulhôa de AvelarFantin, Thiago HusseinRocha, Hugo GonçalvesScodiero, Gabriel Ulhôa de Avelar2022-06-30T19:47:47Z2022-06-30T19:47:47Z20202020bachelor thesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/3320São Paulo, SPTodos os documentos desta Coleção podem ser acessados, mantendo-se os direitos dos autores pela citação da origem.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPERinstname:Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)instacron:INSPER2023-07-11T04:07:47Zoai:repositorio.insper.edu.br:11224/3320Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://www.insper.edu.br/biblioteca-telles/PRIhttps://repositorio.insper.edu.br/oai/requestbiblioteca@insper.edu.br ||opendoar:2023-07-11T04:07:47Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER - Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)false
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