Financiado por Union Internationale des Chemins de Fer (UIC)
El objetivo principal de este proyecto es la definición de un conjunto de pautas en componentes de catenaria y subestaciones eléctricas ferroviarias para tratar de identificar síntomas de anomalías que podrían producir modos de fallo, así como diagnosticar sus causas y cuáles podrían ser las recomendaciones desde el punto de vista del mantenimiento para prevenir o mitigar el efecto de estos modos de fallo. En este estudio, se consideran diferentes algoritmos basados en datos para alertar de cualquier comportamiento anormal observado y evaluar las condiciones de salud de los componentes para proponer un enfoque de mantenimiento basado en datos.
Resumen divulgativo: El objetivo principal de este proyecto es la definición de un conjunto de pautas en componentes de catenaria y subestaciones eléctricas ferroviarias para tratar de identificar de síntomas de anomalías que podrían producir modos de fallo, así como diagnosticar sus causas y cuáles podrían ser las recomendaciones desde el punto de vista del mantenimiento para prevenir o mitigar el efecto de estos modos de fallo. En este estudio, se considerarán diferentes algoritmos basados en datos para alertar de cualquier comportamiento anormal observado y evaluar las condiciones de salud de los componentes para proponer un enfoque de mantenimiento basado en datos.
Técnicas utilizadas: Ingeniería de fiabilidad, modelos de mantenimiento, aprendizaje automático, detección de anomalías, diagnóstico de componentes de sistemas eléctricos
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