Mantenimiento predictivo en transformadores de potencia y de distribución eléctrica

Aquest projecte proposa una eina de càlcul amb la qual configurar el sistema de manteniment predictiu d'un transformador de potència definint els elements necessaris segons la criticitat de la màquina. L'eina està enfocada per a ser ocupada per persones no expertes. Es recopilen en els primers apartats els principis científics que s'apliquen als transformadors per a conèixer les conseqüències d'operar un i els tipus de fallades als quals es pot veure sotmès. L'estudi d'aquests aborda l'origen i els principis de detecció, amb l'objectiu d'esbrinar la ubicació, quantitat i tipologia dels sensors a incloure. També es plantegen els reptes que suposa la introducció d'energies renovables deslocalitzades i com aquest fet afecta als transformadors. Els conceptes de predicció, comunicació i intel·ligència artificial; s'expliquen per a entendre el funcionament d'una xarxa de sensors i el d'un sistema de manteniment predictiu. Addicionalment s'avalua el mercat objectiu i la regulació legal que li és aplicable. En els últims apartats s'especifiquen cadascuna de les particularitats dels components que poden formar part de la xarxa de sensors el funcionament de la calculadora, i els criteris d'execució. El manual d'ús i la formulació matemàtica per al càlcul del període de retorn se situen en els annexos.Este proyecto propone una herramienta de cálculo con la que configurar el sistema de mantenimiento predictivo de un transformador de potencia definiendo los elementos necesarios según la criticidad de la máquina. La herramienta está enfocada para ser empleada por personas no expertas. Se recopilan en los primeros apartados los principios científicos que se aplican a los transformadores para conocer las consecuencias de operar uno y los tipos de fallos a los que se puede ver sometido. El estudio de estos aborda el origen y los principios de detección, con el objetivo de averiguar la ubicación, cantidad y tipología de los sensores a incluir. También se plantean los retos que supone la introducción de energías renovables deslocalizadas y como este hecho afecta a los transformadores Los conceptos de predicción, comunicación e inteligencia artificial; se explican para entender el funcionamiento de una red de sensores y el de un sistema de mantenimiento predictivo. Adicionalmente se evalúa el mercado objetivo y la regulación legal que le es de aplicación. En los últimos apartados se especifican cada una de las particularidades de los componentes que pueden formar parte de la red de sensores el funcionamiento de la calculadora, y los criterios de ejecución. El manual de uso y la formulación matemática para el cálculo del período de retorno se ubican en los anexos.This project proposes a calculation tool with which to configure the predictive maintenance system of a power transformer, defining the necessary elements according to the criticality of the machine. The tool is focused to be used by non-experts. The scientific principles that apply to transformers are compiled in the first sections to know the consequences of operating one and the types of faults to which it can be subjected. The study of these addresses the origin and principles of detection, with the aim of finding out the location, quantity, and type of sensors to include. The challenges posed by the introduction of delocalized renewable energies and how this fact affects transformers are also raised. The concepts of prediction, communication, and artificial intelligence; They are explained to understand the operation of a sensor network and that of a predictive maintenance system. Additionally, the target market and the legal regulation that is applicable to it are evaluated. In the last sections, each of the particularities of the components that can form part of the sensor network, the operation of the calculator, and the execution criteria are specified. The user manual and the mathematical formulation for calculating the return period are in the annexes

Machine learning en matlab para mejorar la disponibilidad en los buses de la empresa Turismo Nacional Imperial Cusco SAC

La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar un modelo predictivo de fallas utilizando machine learning para mejorar la disponibilidad en los buses de la empresa Turismo Nacional Imperial Cusco S.A.C. ya que la constante alza en los precios para mantener disponible un bus ocasiona que las empresas de transporte realicen el cambio de los repuestos cuando el daño sea notorio, sin embargo, la falla en ocasiones paraliza el servicio que se realiza. De diseño experimental y tipo aplicada analizó como muestra 7 buses que realizan transporte de personal, asimismo utilizo la metodología CRISP-DM para el desarrollo del modelo predictivo. Mediante el procesamiento del modelo machine learning en Matlab se evidenció una precisión del 82.8% con el algoritmo de árbol de decisiones, obteniendo como resultado de aplicar el modelo predictivo una reducción de 53.65 a 10.26 en el indicador tiempo medio entre fallos (MTBF) y de 786.81 a 11.79 en el indicador tiempo medio de reparación (MTTR). En conclusión, el modelo predictivo de machine learning en Matlab R2019b incrementa la disponibilidad en los buses de la empresa Turismo Nacional Imperial Cusco S.A.C

Mantenimiento predictivo en motores de inducción aplicando técnicas de inteligencia artificial y teoría de desequilibrios electromagnéticos

El desarrollo de la inteligencia artificial, el trabajo colaborativo, el Big Data, y el Internet de las cosas hace que estemos inmersos en plena revolución industrial 4.0. Esto hace que las empresas busquen ser cada vez más competitivas implementando sistemas que les ayuden a tener un control cada vez mayor de su proceso productivo prediciendo lo que va a suceder y adaptándose rápidamente a los cambios. Teniendo en cuenta que el motor de inducción es el encargado de mover la mayoría de los sistemas industriales, es necesario crear un método de mantenimiento predictivo para la monitorización del estado del motor de inducción con el fin de predecir el momento exacto de sustitución de sus elementos, para la disminución de los costes por paradas inesperadas y de mantenimiento, haciendo que nuestra empresa sea más competitiva. En este Trabajo Fin de Master nos vamos a ayudar de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning para crear un software para diagnosticar el estado de los rodamientos de los motores de inducción mediante el análisis de la corriente estatórica.Departamento de Ingeniería EléctricaMáster en Ingeniería Industria

Sistema de monitoreo y alerta de modos de fallas basado en el pronóstico y evaluación de la salud de los sistemas de acondicionamiento del Laboratorio de Biotecnología del Tecnológico de Costa Rica sede Central

Proyecto de Graduación (Licenciatura en Mantenimiento Industrial) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería Electromecánica, 2020El presente proyecto propone diseñar un sistema de monitoreo y alerta de modos de fallas basado en el pronóstico y evaluación de la salud de los diferentes sistemas de climatización del Laboratorio de Biotecnología del Instituto Tecnológico de Costa Rica. Cuando se desconoce el estado actual de los sistemas, muchas investigaciones, trabajos y materiales críticos del laboratorio se ven expuestos a malos funcionamientos sin ser detectados con anticipación, lo que compromete las funciones principales del centro de investigación. Además, el Departamento de Administración de Mantenimiento se ve en la obligación de subcontratar a otra empresa para realizar ciertos mantenimientos correctivos que se podrían ahorrar al tener monitoreados los sistemas. Realizando el Análisis de Criticidad, se establecieron los sistemas de acondicionamiento ambiental que requieren de mayor control en el recinto, siendo estos: cinco unidades de aire acondicionado, un sistema de refrigeración y otro de inyección – extracción de aire. Con el Análisis de Modos de Falla y Efectos (AMFE), se examinaron estos sistemas de climatización para así definir los parámetros que requieren de un monitoreo constante. Dichas variables son las que, posteriormente, se tomarán en cuenta para diseñar el sistema de monitoreo a cada sistema por separado. Posteriormente, con el software LabVIEW, se desarrolló el sistema de monitoreo para los diferentes equipos, capaz de emitir alarmas ante cualquier comportamiento anormal y enviar notificaciones a las partes interesadas. Conforme los datos se reflejan en la interfaz del programa, la información va siendo almacenada para su posterior análisis con ayuda de otras herramientas computacionales. Después, se realizó una simulación de la Vida Útil Remanente (RUL) con una red neuronal de tipo MLP para un filtro de aire mediante comportamientos teóricos y parámetros reales. Esto se llevó a cabo para así demostrar el alcance que tiene un sistema de monitoreo y la importancia del análisis de datos para el mantenimiento predictivo. También, se exploraron otros algoritmos capaces de predecir resultados con mayor exactitud, dejando abierta la oportunidad de profundizar más en el tema de la ciencia de los datos y la información. Finalmente, mediante estimaciones de las pérdidas económicas ocasionadas por los mantenimientos correctivos que se pueden detectar con antelación implementando el sistema de monitoreo, se utiliza el indicador financiero del Costo Anual Uniforme Equivalente (CAUE) para comparar el caso actual contra la implementación del proyecto a los sistemas de climatización antes definidos. Se estiman ahorros de hasta tres millones de colones anuales para las unidades de aire acondicionado y dos punto cinco millones de colones para el sistema de refrigeración.This project proposes the design of a monitoring and fault detection system based on the prognostic and health evaluation of the different air conditioning systems, located in the Biotechnology Laboratory of the Technological Institute of Costa Rica. Ignoring the health state of these systems, lots of ongoing research, academic experiments and crucial materials are exposed to sudden failures, which compromise the main functions of this research center. Furthermore, the Maintenance Department must pay out source services for corrective maintenance that could be prevented with the implementation of a monitoring system. After the Critical Analysis of the systems, it was established that the environmental air condition systems that require most control in the premises are five air conditioning units, a refrigeration and a ventilation system. With the Failure Modes and Effects Analysis, every system was examined to establish the monitoring parameters that should be controlled constantly. These variables are the ones that would be taken into account to design the monitoring system for each system. Later, with the LabVIEW software, the monitoring system was developed for all the climatization units, being capable of warning about any abnormal behavior and notify the stakeholders about actual situation. As data is shown in the program´s interface, the information is being collected and stored for further studies with different computer tools. Then, the simulation of the Remaining Useful Life (RUL) was proposed with an MLP Neural Network for an air filter, based on theorical behaviors and real parameters. The purpose of this section is to demonstrate the scope that a monitoring system can reach, and also, the value of the data science in the Predictive Maintenance field. Also, different, and more powerful algorithms were tested to predict values with more precision, opening the opportunity to further explore on the topic of data and information science. Finally, after estimating the economic losses caused by the corrective maintenance operations, which can be detected in advance by the monitoring system, Equivalent Annual Cost is used to compare the current case against the implementation of the project. It is estimated that around three million colones can be saved installing the monitoring unit on the five air conditioning systems and two point five million colones in the refrigeration system

Análisis de eficiencia energética en edificios residenciales utilizando aprendizaje de máquinas basado en regresión lineal

El presente trabajo de integración curricular tuvo como objetivo principal aplicar técnicas de análisis de aprendizaje automático (ML) basado en métodos de regresión para predecir las cargas de calefacción y refrigeración en edificios residenciales, a través de la generación de ecuaciones de regresión y código en lenguaje de Python para las técnicas de ML. Por lo que, para la creación del algoritmo de aprendizaje se utilizó un data set de rendimiento energético cuya base de datos fue extraída del Machine Learning Repository de la Universidad de California, Irvine, este conjunto de datos contiene ocho atributos (o características, denotados por X1 a X8) y dos respuestas (o resultados, denotados por Y1 y Y2) cuya finalidad es utilizar las ocho funciones para predecir cada una de las dos respuestas. La primera parte del trabajo está dedicada al análisis exploratorio de datos y visualizaciones, así como a la aplicación de técnicas estadísticas y análisis de componentes principales del data set. Luego de este análisis en una segunda parte, se desarrollaron varios métodos de regresión, donde se comparó los rendimientos de cada algoritmo, con el objetivo de encontrar el modelo más óptimo para predecir la eficiencia energética en los edificios residenciales, por último se evaluaron los diferentes algoritmos de regresión, analizando los resultados, la precisión y los errores que arrojaron estos, donde se determinó que los modelos de Random Forest Regression, Decision Tree Regressor, Extra Tree Regressor y el modelo de regresión lineal son modelos aplicables a la predicción del valor de la carga de calefacción y refrigeración, debido a que los cuatro modelos muestran precisiones mayores al 90%, siendo el modelo de Random forest el más adecuado para este estudio por dar una precisión del 98%, Se recomienda realizar otros modelos de ML con la finalidad de mejorar los resultados de las predicciones.The objective of this curricular integration work was to apply automatic learning analysis techniques (ML). It was based on regression methods to predict heating and cooling loads in residential buildings, through the generation of regression equations and Python language code for ML techniques. Therefore, for the creation of the learning algorithm, an energy performance data set was used whose database was extracted from the Machine Learning Repository of California University, Irvine. This data set contains eight attributes (or characteristics, denoted by X1 through X8) and two responses (or outcomes, denoted Y1 and Y2) whose purpose is to use the eight functions to predict each of the two responses. The first part of the work is dedicated to the exploratory analysis of data and visualizations, as well as the application of statistical techniques and analysis of the main components of the data set. After this analysis in a second part, several regression methods were developed, where the performance of each algorithm was compared, with the aim of finding the most optimal model to predict energy efficiency in residential buildings. Finally the different regression algorithms, analyzing the results, the precision and the errors that these showed. The Random Forest Regression, Decision Tree Regressor, Extra Tree Regressor and the linear regression model were determined that are models applicable to the prediction of the value of the heating and cooling load. Because, the four models show accuracies greater than 90%, the Random forest model being the most suitable for this study as it gives an accuracy of 98%. It is recommended to carry out other ML models with the purpose to improve the prediction results

Aplicación de control adaptativo en sistemas de refrigeración mediante Industria 4.0

En estas últimas décadas se vienen suscitando cambios muy notorios en referencia a desarrollos tecnológicos correspondientes a los procesos de automatización, y las investigaciones se siguen desarrollando en ellas; dentro de las cuales se han profundizado estudios con referencia a tipos de controles modernos y cómo éstos se desarrollan en la práctica; y realizar un análisis comparativo con el control PID que ya está establecido por años en varios procesos. El presente estudio tiene como finalidad poder aplicar uno de los tipos de control moderno, se ha tomado como muestra el Control Adaptativo; y como proceso se ha optado por un Sistema de Refrigeración; en este trabajo tiene como finalidad ver los resultados en la práctica de cómo se comporta este tipo de control moderno en un proceso de termodinámica; para lo cual se ha considerado el uso de Industria 4.0. Para llevar a cabo se realización, se hizo simulaciones en SIMULINK de MATLAB, posteriormente se hizo la migración del MATLAB hacia el PLC, generando la programación del sistema de A/C; establecido el sistema de control automático mediante control adaptativo y difuso, se prosigue con el enlace mediante IIoT con Cloud Computing, logrando obtener y optimizar las KPIs que requiere todo sistema automatizado. Los resultados obtenidos, cumplieron con el fin de la investigación, y denotando una oportunidad de realizar los controles en un proceso requerido, para nuestro caso el de Sistema de A/C

Infraestructuras inteligentes. Aplicación al mantenimiento de aerogeneradores.

Actualmente la sociedad industrial está inmersa en un profundo cambio tecnológico, orientado a la optimización de los procesos y la mejora en la gestión de los recursos existentes. Desde este punto de vista es interesante incorporar sistemas capaces de mejorar el funcionamiento y la eficiencia de construcciones de responsabilidad, dotando a alguna de sus estructuras de cierta “inteligencia”. El trabajo se enfoca al campo de los aerogeneradores, que constituyen un tipo concreto de infraestructura que aúna características estructurales, productivas, económicas y medioambientales, de interés para el desarrollo de las energías renovables a nivel mundial. Se proponen y detallan las posibilidades y mejoras que presentan las recientes innovaciones en el campo de la monitorización estructural, la cual permite abaratar el coste de operación y mantenimiento, alargar su vida útil, así como mejorar su planificación y su gestión.Industrial society is currently immersed in a profound technological change, aimed at optimising processes and improving the management of existing resources. From this point of view, it is interesting to incorporate systems capable of improving the operation and efficiency of constructions of responsibility, endowing some of their structures with a certain "intelligence". The work focuses on the field of wind turbines, which constitute a specific type of infrastructure that combines structural, productive, economic and environmental characteristics of interest for the development of renewable energies worldwide. It proposes and details the possibilities and improvements presented by recent innovations in the field of structural monitoring, which allow lowering the cost of operation and maintenance, extending their useful life, as well as improving their planning and management.Departamento de Construcciones Arquitectónicas, Ingeniería del Terreno y Mecánica de los Medios Continuos y Teoría de EstructurasMáster en Ingeniería Industria

Aplicación de técnicas de Machine Learning con regularización al diagnóstico de fallos en motores de inducción

Actualmente, la utilización del motor eléctrico de inducción en la industria ha aumentado hasta situarse como el más usado. Esto se debe a su gran robustez, que unido a la mejora de los sistemas de control de par – velocidad empleados, provocan que el motor de inducción sea el más adecuado para el uso industrial. Por esta razón, es muy importante para la industria realizar una buena planificación del mantenimiento a realizar en estos motores, con el fin de disminuir su coste de mantenimiento. Teniendo en cuenta la incipiente aparición de sistemas en los que podemos acumular una gran cantidad de datos a bajo coste, es necesaria la utilización de algoritmos que sean capaces de clasificar esta gran cantidad de datos. El objeto del presente trabajo fin de grado es utilizar las técnicas del aprendizaje automático para determinar el estado de un motor de inducción mediante el análisis de la corriente estatórica.Departamento de Ingeniería EléctricaGrado en Ingeniería Eléctric

Sistema experto para el monitoreo y alerta de modos de falla para el equipo de aire acondicionado de precisión ubicado en el centro de datos de DATIC

Proyecto de Graduación (Licenciatura en Mantenimiento Industrial) Instituto Tecnológico de Costa Rica, Escuela de Ingeniería Electromecánica, 2021El presente proyecto se realizó en el Tecnológico de Costa Rica, el cual consiste en un sistema experto enfocado en detectar modos de fallas para el equipo de aire acondicionado de precisión ubicado en el centro de datos del Departamento de Administración de Tecnologías de Información. Para determinar los modos de falla se dividió el equipo en tres partes, circuito de refrigeración, circuito de potencia y elementos mecánicos. Para el circuito de refrigeración se realizó un análisis de criticidad para seleccionar los componentes que van a ser monitoreados con base en la afectación que tengan en la humedad y temperatura del centro de datos, el impacto que tengan sobre la integridad del equipo en caso de falla y en la capacidad de ser monitoreados. Con base en este análisis del circuito de refrigeración se propone monitorear el compresor, filtro deshidratador, válvula de expansión termostática y válvula solenoide de cierre. Del circuito de potencia se propone monitorear los motores de los ventiladores del condensador y evaporador, el autotransformador, las líneas de alimentación de los electrodos del humidificador, líneas de alimentación del compresor y resistencia del cárter. Respecto a los elementos mecánicos se propone monitorear el filtro de aire y las vibraciones en los ventiladores del condensador y evaporador. Una vez seleccionados los componentes, se determinan sus modos de falla y de acuerdo con estos se identifican los sensores necesarios, se plantea un sistema de adquisición de datos basado en la placa NodeMCU para identificar los modos de falla de acuerdo con los parámetros de fabricante ya que no se tienen datos históricos. La implementación del proyecto tiene una inversión inicial de ₡4 147 493,59 la cual comparado con el costo del contrato actual de ₡5 350 312,08 tiene un ahorro del 22,5% en el primer año y aproximadamente un 97% cuando se cancele el contrato con Grupo Electrotécnica.This project was carried out at Tecnológico de Costa Rica, consist in an expert system focused on the failures detection for de precision air conditioning equipment located at the Information Technologies Administration Department. To determine de failure modes, the equipment was divided into three parts, refrigeration circuit, power circuit and mechanical components. A criticality analysis was made for the refrigeration circuit to select the components to be monitored based on their impact on the humidity and temperature of the data center, the impact on the equipment integrity in case of failure and on the capacity to be monitored. Based on this analysis of the refrigeration circuit, it is proposed to monitor the compressor, filter drier, thermostatic expansion valve, and the shut-off solenoid valve. From the power circuit it is proposed to monitor the motors of the condenser and evaporator fans, the autotransformer, the supply lines of the humidifier electrodes, the compressor supply lines and the crankcase heater. Regarding the mechanical components, it is proposed to monitor the air filter and the vibrations in the condenser and evaporator fans. Once all the components are selected, the failures modes are determined and according with this the sensors needed are identify and a data acquisition system based on the NodeMCU board. The system will help to identify the failure modes according to the manufacturer’s parameters since there in no historical data. The implementation of the project has an initial investment of ₡4 147 493,59 which compared to the cost of the current contract of ₡5 350 312,08 has a saving of 22,5% in the first year and approximately 97% when cancel the contract with Grupo Electrotécnica