IV Jornadas de Fiabilidad, Las Palmas de Gran Canaria (Spain). 25-27 September 2002
Summary:
En la actualidad, el uso del viento constituye una de las fuentes de energía con mayor impulso y atractivo, siendo cada vez mayor el nivel de potencia instalada de origen eólico a escala mundial. Por otra parte, las cambiantes condiciones de trabajo (climatológicas y de viento) que sufren los aerogeneradores conlleva que varíe de forma significativa su operación, hecho significativo de cara a la aplicación de un plan de mantenimiento que contemple de forma continua las condiciones de trabajo del aerogenerador así como su efecto real sobre el estado de salud de cada uno de sus componentes. Este tipo de mantenimiento predictivo o basado en la condición del aerogenerador contribuirá a conservar el valor activo del mismo sin pérdida de su valor remanente al mismo tiempo que garantizará su alta disponibilidad. En esta ponencia se presenta la arquitectura de un sistema de mantenimiento predictivo aplicado al caso de aerogeneradores y basado en técnicas de inteligencia artificial. Este trabajo está siendo desarrollado por el Instituto de Investigación Tecnológica de la Universidad Pontificia Comillas, Madrid para la empresa Molinos del Ebro (del grupo SAMCA).
Keywords: Mantenimiento predictivo, inteligencia artificial, modelos de comportamiento normal, estado de salud de componentes
Publication date: 2002-09-25.
Citation:
M. García, M.A. Sanz-Bobi, J. del Pico, , IV Jornadas de Fiabilidad, Las Palmas de Gran Canaria (Spain). 25-27 September 2002.
