Monitoreo mediante sensor de temperatura en la caja de velocidades de turbinas eólicas para el mantenimiento; utilizando Raspberry pi 4 model b y tecnología de internet de las cosas
Este trabajo presenta una propuesta innovadora para enfrentar los retos de mantenimiento en la energía eólica. Se pretende instaurar un sistema de monitoreo avanzado diseñado para identificar anomalías y sobrecalentamientos en las cajas de cambios de las turbinas eólicas mediante el uso de Raspberry...
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| Autores principales: | , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) |
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| Publicado: |
Universidad Antonio Nariño
2024
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/9478 |
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| author | VILLADA AGUIRRE, JUAN CAMILO ESPINOSA MARIN, WILMER FABIAN |
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para enfrentar los retos de mantenimiento en la
energía eólica. Se pretende instaurar un sistema de
monitoreo avanzado diseñado para identificar
anomalías y sobrecalentamientos en las cajas de
cambios de las turbinas eólicas mediante el uso de
Raspberry Pi y tecnología IoT. El objetivo
primordial consiste en potenciar la eficiencia y
confiabilidad de las turbinas mediante un enfoque
proactivo en el mantenimiento. El sistema
recopilará datos en tiempo real sobre la temperatura
de las cajas de cambios, posibilitando una
evaluación constante de su estado operativo. La
identificación temprana de fluctuaciones térmicas
permitirá la toma de decisiones informadas y la
reducción de costos asociados con reparaciones
imprevistas, transformando la gestión de activos en
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| format | Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) |
| id | repositorio.uan.edu.co-123456789-9478 |
| institution | Repositorio Digital UAN |
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| publishDate | 2024 |
| publisher | Universidad Antonio Nariño |
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| spelling | repositorio.uan.edu.co-123456789-94782024-10-09T23:22:02Z Monitoreo mediante sensor de temperatura en la caja de velocidades de turbinas eólicas para el mantenimiento; utilizando Raspberry pi 4 model b y tecnología de internet de las cosas VILLADA AGUIRRE, JUAN CAMILO ESPINOSA MARIN, WILMER FABIAN AGUIRRE, JAIRO Monitoreo Turbinas Eólicas Caja de Cambios Raspberry Pi Tecnología IOT Sensor de Temperatura Mantenimiento Predictivo Monitoring Wind turbine Gearbox Raspberry Pi IoT technology Temperature sensor Predictive Maintenance Este trabajo presenta una propuesta innovadora para enfrentar los retos de mantenimiento en la energía eólica. Se pretende instaurar un sistema de monitoreo avanzado diseñado para identificar anomalías y sobrecalentamientos en las cajas de cambios de las turbinas eólicas mediante el uso de Raspberry Pi y tecnología IoT. El objetivo primordial consiste en potenciar la eficiencia y confiabilidad de las turbinas mediante un enfoque proactivo en el mantenimiento. El sistema recopilará datos en tiempo real sobre la temperatura de las cajas de cambios, posibilitando una evaluación constante de su estado operativo. La identificación temprana de fluctuaciones térmicas permitirá la toma de decisiones informadas y la reducción de costos asociados con reparaciones imprevistas, transformando la gestión de activos en la industria eólica Tecnólogo(a) en Mantenimiento Electromecánico Industrial Tecnológica Distancia Investigación 2024-02-28T21:19:14Z 2024-02-28T21:19:14Z 2023-11-24 Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/9478 1.Huang, M., Liu, Z., & Tao, Y. (2020). Mechanical fault diagnosis and prediction in IoT based on multi-source sensing data fusion. Simulation Modelling Practice and Theory, 102, 101981. 2. Sequeira, C., Pacheco, A., Galego, P., & Gorbeña, E. (2019). Analysis of the efficiency of wind turbine gearboxes using the temperature variable. Renewable Energy, 135, 465-472. 3. Xia, T., Dong, Y., Pan, E., Zheng, M., Wang, H., & Xi, L. (2021). Fleet-level opportunistic maintenance for large-scale wind farms integrating real-time prognostic updating. Renewable Energy, 163. 4. Smith, J. K., & Johnson, A. B. (2018). Renewable Energy: Physics, Engineering, Environmental Impacts, Economics and Planning. Elsevier. 5. Wiser, R., & Bolinger, M. (2015). 2014 Wind Technologies Market Report. Lawrence Berkeley National Laboratory. 6. Hameed, Z., Awan, A. S., & Ali, A. (2019). Gearbox failure analysis in wind turbines: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 103, 135-149. 7. Gao, X., & Dai, H. (2017). Condition Monitoring and Fault Diagnosis of Wind Turbine Gearboxes: A Review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 70, 1202- 1213. 8. García-Miquel, H., Roselló, J., & Guzmán, J. L. (2018, October). Wind turbine gearbox fault detection using statistical analysis of vibration signals. In 2018 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition(ECCE) (pp. 5374-5381). IEEE. 9. Chen, X., Chen, Z., & Yang, Y. (2017, July). Research on Wind Turbine Gearbox Fault Diagnosis Based on Machine Learning. In 2017 4th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ICEEE) (pp. 99-104). IEEE. 10. Basu, S., Nazario, C., & Fish, G. (2021, August 16). Choosing the right lubricant for today’s wind turbines. WIND POWER ENGINEERING. instname:Universidad Antonio Nariño reponame:Repositorio Institucional UAN repourl:https://repositorio.uan.edu.co/ spa Acceso abierto Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 application/pdf application/pdf application/pdf Roldanilo- Valle del Cauca- Colombia Universidad Antonio Nariño Tecnología en Mantenimiento Electromecánico Industrial (Distancia) Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica Roldanillo |
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