Framework para prognóstico de falhas de aerogeradores : uma proposta para uso eficaz de dados reais de operação

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: VIEIRA, Januário Leal de Moraes
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
UFPE
Brasil
Programa de Pos Graduacao em Engenharia Mecanica
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aerogerador
Transmissão
Manutenção baseada na condição
Vida útil remanescente
Modelos de aprendizado de máquina
Dados SCADA
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/60236
Resumo: Este trabalho aborda a lacuna significativa no prognóstico de falhas em aerogeradores, especialmente offshore, propondo um framework inovador baseado em uma abordagem de complexidade crescente para garantir a generalização de modelos de aprendizagem de máquina. Utilizando dados sintéticos, benchmarks públicos e dados reais de temperatura do sistema SCADA de três turbinas no nordeste do Brasil, foram desenvolvidos modelos regressivos (support vector machine, gradient boosting, random forest e extra trees) para estimar a Vida Útil Remanescente (VUR) dos rolamentos principais. Os modelos apresentaram erros médios de 20 dias na estimativa da VUR, com MAE de 0,047, MSE de 0,012 e R2 Score de 0,625. O framework proposto para estimar a VUR com dados reais de operação tem potencial para impactar a cultura organizacional em relação às tecnologias de Inteligência Artificial Industrial, oferecendo estimativas conservadoras e assertivas para subsidiar o planejamento de manutenção, evitar falhas catastróficas e aumentar a disponibilidade das usinas. Esta metodologia preenche uma lacuna importante na manutenção preditiva de aerogeradores, apresentando uma solução robusta e adaptável com implicações significativas para a indústria de energia eólica.
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