Resumen

El monitoreo confiable para el diagnóstico temprano de fallas en cajas de engranajes es de gran preocupación para la industria eólica. Este documento presenta un enfoque novedoso para el monitoreo de la condición de salud (CM) y diagnóstico de fallas en cajas de engranajes de turbinas eólicas utilizando análisis de vibraciones. Esta metodología se basa en un algoritmo de aprendizaje automático que genera una línea base para la identificación de desviaciones de las condiciones normales de operación de la turbina y el método de descomposición en escala de características intrínsecas (ICD) para el reconocimiento del tipo de falla. Los valores atípicos recogidos durante la etapa de línea base son descompuestos por el método ICD para obtener los componentes del producto que revelan la información de la falla. La nueva metodología propuesta para la identificación de defectos en engranajes y rodamientos fue validada mediante pruebas de laboratorio y de campo, y se comparó favorablemente con los métodos revisados en la literatura.

• Materias:Degradación acelerada Fatiga estructural Proceso de compresión Metodología de detección Movimiento caótico
• Subjects:Accelerated degradation Structural fatigue Compression process Detection methodology Chaotic motion
• Palabras claves:Monitoreo; Fallas en caja de cambios; Industria eólica; Análisis de vibraciones; Algoritmo de aprendizaje automático; Diagnóstico de fallas
• Keywords:Monitoring; Gearbox faults; Wind industry; Vibration analysis; Machine learning algorithm; Fault diagnosis