{"id":1175,"date":"2019-06-03T07:42:17","date_gmt":"2019-06-03T07:42:17","guid":{"rendered":"http:\/\/retoval.com\/?page_id=1175"},"modified":"2020-04-07T09:32:24","modified_gmt":"2020-04-07T09:32:24","slug":"idi","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/retoval.com\/en\/idi\/","title":{"rendered":"I+D+I"},"content":{"rendered":"

ENDURING<\/h2>\n<\/div>
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ENDURING es la primera soluci\u00f3n de IoT respaldada por Machine Learning que optimiza los tiempos de inactividad de las turbinas e\u00f3licas, utilizando el procesamiento de datos relacionados con la vibraci\u00f3n en combinaci\u00f3n con el An\u00e1lisis modal operativo especialmente adaptado a los equipos de maquinaria rotativa. Esto conduce a la detecci\u00f3n remota del comportamiento de componentes discrepantes en sus primeras etapas, y a su evoluci\u00f3n prevista mientras la turbina permanece en condiciones de funcionamiento, lo que permite planificar y ejecutar reparaciones durante per\u00edodos convenientes (tiempos de inactividad programados o falta de viento).<\/span><\/p>\n<\/div>

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PROPUESTA DE VALOR<\/h4>\n<\/div>
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El \u00fanico sistema capaz de monitorear exhaustivamente el elemento m\u00e1s sensible de una turbina e\u00f3lica, la transmisi\u00f3n<\/p>\n<\/div>

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Aplicando filosof\u00edas de mantenimiento predictivo<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>

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Creaci\u00f3n de alertas autom\u00e1ticas ante un mayor riesgo de falla<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>

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Instalaci\u00f3n del sistema en \u00e1reas accesibles y seguras de la turbina e\u00f3lica<\/p>\n<\/div>

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An\u00e1lisis de informaci\u00f3n de forma r\u00e1pida, continua y en tiempo real<\/span><\/p>\n<\/div>

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Disposici\u00f3n de una plataforma digital para visualizar los resultados obtenidos<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>

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\u00bfDE QUE SE COMPONE?<\/span><\/h2>\n<\/div>
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Desde una perspectiva funcional, ENDURING se puede dividir en los siguientes componentes:<\/p>\n

\u00b7 Red de sensores: 12 nodos distribuidos entre los componentes de la turbina e\u00f3lica.<\/p>\n

\u00b7 La puerta de enlace de IoT consiste en una puerta de enlace comercial (un enlace entre la red de comunicaci\u00f3n local de los nodos e Internet).<\/p>\n

\u00b7 La plataforma basada en la nube albergar\u00e1 todo el algoritmo descrito anteriormente, necesario para ubicar la anomal\u00eda dentro de la transmisi\u00f3n.<\/p>\n

\u00b7 El Tablero: los usuarios designados del cliente podr\u00e1n acceder de forma remota a un tablero en tiempo real.<\/p>\n<\/div>

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COMO FUNCIONA<\/span><\/h2>\n<\/div>
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Los sensores (nodos) comienzan a recopilar datos vibratorios que podemos comparar en tiempo real con nuestro modelo predeterminado de elementos finitos. Para ello, realizamos un an\u00e1lisis operativo modal. En base a la Descomposici\u00f3n en Modo Emp\u00edrico (EMD), los datos recopilados se procesan para estudiar se\u00f1ales vibratorias no lineales. Como resultado, las funciones de se\u00f1al obtenidas est\u00e1n asociadas a un efecto espec\u00edfico dentro de la se\u00f1al registrada, y al procesar estas funciones asociadas a una frecuencia a trav\u00e9s del m\u00e9todo de Transformaci\u00f3n r\u00e1pida de Fourier; podemos vincularlos a cada una de las fuentes de vibraci\u00f3n (componentes) de la turbina e\u00f3lica, lo que nos permite comparar estos resultados con los patrones vibracionales previamente establecidos.<\/span><\/p>\n<\/div>

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