Resumen

Este artículo propone un método para la validación de sensores y la detección de fallos en aerogeneradores. Garantizar la validez de las mediciones de los sensores es una parte importante de la monitorización del estado general, ya que los fallos de los sensores conducen a resultados incorrectos en la monitorización del estado de salud de un sistema. Aunque la identificación de fallos bruscos en los sensores es relativamente sencilla, las desviaciones de calibración son más difíciles de detectar. Por lo tanto, se ha desarrollado una técnica de detección y aislamiento de las desviaciones de calibración de los sensores con el fin de validar las mediciones. Para ello se utilizaron mediciones de sensores de temperatura del sistema de control y adquisición de datos de un aerogenerador. La baja tasa de salida de las mediciones y las características no lineales del sistema impulsan la necesidad de diseñar un algoritmo avanzado de detección de fallos. Para ello se eligieron redes neuronales artificiales, teniendo en cuenta su alto rendimiento en entornos no lineales. Los resultados demuestran que el método propuesto puede detectar eficazmente la existencia de deriva de calibración y aislar el sensor exacto con comportamiento defectuoso.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:algoritmo avanzado de detección de fallos, redes neuronales artificiales, sistema de adquisición de datos, baja tasa de salida, mediciones de sensores de temperatura, método, finalidad, sistema, control supervisor, fallos bruscos
• Keywords:advanced fault detection algorithm, artificial neural networks, data acquisition system, low output rate, temperature sensor measurements, method, purpose, system, supervisory control, abrupt failures