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
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
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 Todos os documentos desta Coleção podem ser acessados, mantendo-se os direitos dos autores pela citação da origem.info:eu-repo/semantics/openAccessFantin, Thiago HusseinRocha, Hugo GonçalvesScodiero, Gabriel Ulhôa de AvelarAdegas, Fabiano DaherSantos, Raphael Galdino dosLicks, ViniciusAdegas, Fabiano DaherSão Paulo, SP2022-06-30T19:47:47Z2022-06-30T19:47:47Z20202020https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/3320Projeto 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.Manutenção preditiva; Modos de falha;Acoplamento de Turbinas EólicasManutenção Preditiva do Acoplamento Flexível de Turbinas Eólicas (GE Renewable Energy)info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPERinstname:Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)instacron:INSPERORIGINALGE - Relatório final.pdfapplication/pdf1949377https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/3320/1/GE%20-%20Relat%c3%b3rio%20final.pdf12cf9b96a8956a9c5faf34d0872cc4a0MD51THUMBNAILGE - Relatório final.pdf.jpgGE - Relatório final.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1256https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/3320/2/GE%20-%20Relat%c3%b3rio%20final.pdf.jpg7ad30b7dc8b4daef22b0fd5a650f6d1eMD52TEXTGE - Relatório final.pdf.txtGE - Relatório final.pdf.txtExtracted texttext/plain77218https://repositorio.insper.edu.br/bitstream/11224/3320/3/GE%20-%20Relat%c3%b3rio%20final.pdf.txtb82a67697568bf31a17807eb9682a771MD5311224/33202023-07-11 03:07:47.965oai: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:2023-07-11T07:07:47Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER - Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)false
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