Turbinas eólicas. Optimización en el pre-diagnóstico de fallas en el generador. Otros titulos: Wind Turbine. Optimization of Failures Pre-Diagnosis in the Power Generator

Se propone un método no invasivo y de bajo costo para el pre-diagnóstico de fallas en a máquina eléctrica de grandes aerogeneradores. Esto con el objeto de minimizar el riesgo de falla y la remoción de la máquina con uso de equipo pesado (grúas) para reparaciones. Dado que es usual recurrir a má...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: di Prátula, Horacio Raúl, Guillermo, Eduardo Daniel, Rossi, Andrea Paula, Bocero, Rodolfo Luis
Formato: Artículo publisherVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2021
Materias:
aerogenerador, diagnóstico de fallas, mantenimiento, método no invasivo, máquina eléctrica
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/5332
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
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description Se propone un método no invasivo y de bajo costo para el pre-diagnóstico de fallas en a máquina eléctrica de grandes aerogeneradores. Esto con el objeto de minimizar el riesgo de falla y la remoción de la máquina con uso de equipo pesado (grúas) para reparaciones. Dado que es usual recurrir a más de un método para detectar fallas incipientes, la predicción requiere corroboración para mayor seguridad. En la industria, esta práctica es normal (medir vibraciones y espectro de corriente, por ejemplo), pero optimizar el mantenimiento predictivo de una máquina eléctrica fijada en una turbina eólica requiere de la menor cantidad posible de dispositivos y de la factibilidad de utilizar monitoreo a distancia con métodos no invasivos. El método propuesto reúne estas condiciones y los ensayos preliminares con sensores de bajo costo muestran buenos resultados para su aplicación experimental. A non-invasive low cost method for pre-diagnosis faults in electrical machines of large wind turbines is proposed. The objective is to minimize fault risks and the removal of the machine with heavy equipment (such as cranes) for maintenance. Since it is normal to use more than one method to detect incipient faults, prediction requires corroboration for higher security (such as vibration measurement and current spectrum analyses). This practice is usual in industries, but optimum predictive maintenance of electric machines in a wind turbine requires the use of the fewest possible devices and a distance non-invasive monitoring method. The proposed method has all this characteristics and preliminary essays with low cost sensors show good results for experimental applications.
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