Desarrollo de la estructura necesaria para la implementación de un modelo de toma de decisiones para mantenimiento basado en el deterioro multiestado para el parque eólico Los Santos.
Abstract
This project seeks to determine the structure necessary for the implementation of a
decision making model for maintenance at the Windfarm Los Santos, which has 15
wind turbines G52-850 kW.
It starts with the analysis of work orders between the 29 July 2014 and 13 July 2016.
So the cost and time required for maintenance according to the main systems that
make up the wind turbine unit is analyzed. Of which it was determined that
correspond to critical components: the generator, the gearbox, the hydraulics system
and rotor. Condition variables that can be currently monitored, which could be useful
for the application of the model were selected. Therefore, only it proposes adding
vibration measurements, as although a system of accelerometers in each unit is
installed, by a cost issue of the manufacturer cannot be used it. Accordingly, it is
proposed an alternative of National Instruments for this purpose, which will also allow
startup predictive maintenance plan for the units immediately.
They are analyzed data wind speeds from the years 2013, 2014 and 2015 in order
to display the variability of load on the units over the years. Therefore, it is added the
load node to the topologies for the artificial neural networks proposed, which
corresponds to the power generated in the unit, so as to allow this to consider
changing of it in the model. El presente proyecto busca la determinación de la estructura necesaria para la
implementación de un modelo de toma de decisiones para mantenimiento en el
Parque Eólico Los Santos, el cual cuenta con 15 unidades Aerogeneradoras G52-
850 kW.
Se inicia con el análisis de las órdenes de trabajo comprendidas entre el 29 de julio
del 2014 y el 13 de julio del 2016. De modo que se analiza el costo y tiempo
requerido de mantenimiento de acuerdo con los principales sistemas que conforman
la unidad aerogeneradora. De lo cual se determinó que los componentes críticos
corresponden a: el generador, la caja multiplicadora, el sistema hidráulico y el rotor.
De las variables de condición que pueden ser monitoreadas actualmente, se
seleccionaron las que podrían resultar útiles para la aplicación del modelo. Por este
motivo sólo se propone agregar mediciones de vibraciones, ya que a pesar de que
se encuentra instalado un sistema de acelerómetros en cada unidad, por un tema
de costo con el fabricante, no es posible utilizarlo. En consecuencia, es propuesta
una alternativa de National Instruments para este fin, que además permitirá el
arranque del plan de mantenimiento Predictivo para las unidades de manera
inmediata.
Son analizados los datos de velocidades de vientos de los años 2013, 2014 y 2015,
con el fin de visualizar la variabilidad de carga en las unidades durante los años.
Por consiguiente, se agrega el nodo de carga a las topologías de las redes
neuronales artificiales propuestas, que corresponde a la potencia generada en la
unidad, de manera que permita considerar el cambio de esta en el modelo.
Description
Proyecto de Graduación (Licenciatura en Mantenimiento Industrial) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería Electromecánica, 2016.