On the use of context information for an improved application of data-based algorithms in condition monitoring

xi, 124 p.En el campo de la monitorización de la condición, los algoritmos basados en datos cuentan con un amplio recorrido. Desde el uso de los gráficos de control de calidad que se llevan empleando durante casi un siglo a técnicas de mayor complejidad como las redes neuronales o máquinas de soporte vectorial que se emplean para detección, diagnóstico y estimación de vida remanente de los equipos. Sin embargo, la puesta en producción de los algoritmos de monitorización requiere de un estudio exhaustivo de un factor que es a menudo obviado por otros trabajos de la literatura: el contexto. El contexto, que en este trabajo es considerado como el conjunto de factores que influencian la monitorización de un bien, tiene un gran impacto en la algoritmia de monitorización y su aplicación final. Por este motivo, es el objeto de estudio de esta tesis en la que se han analizado tres casos de uso. Se ha profundizado en sus respectivos contextos, tratando de generalizar a la problemática habitual en la monitorización de maquinaria industrial, y se ha abordado dicha problemática de monitorización de forma que solucionen el contexto en lugar de cada caso de uso. Así, el conocimiento adquirido durante el desarrollo de las soluciones puede ser transferido a otros casos de uso que cuenten con contextos similares

On the use of context information for an improved application of data-based algorithms in condition monitoring

xi, 124 p.En el campo de la monitorización de la condición, los algoritmos basados en datos cuentan con un amplio recorrido. Desde el uso de los gráficos de control de calidad que se llevan empleando durante casi un siglo a técnicas de mayor complejidad como las redes neuronales o máquinas de soporte vectorial que se emplean para detección, diagnóstico y estimación de vida remanente de los equipos. Sin embargo, la puesta en producción de los algoritmos de monitorización requiere de un estudio exhaustivo de un factor que es a menudo obviado por otros trabajos de la literatura: el contexto. El contexto, que en este trabajo es considerado como el conjunto de factores que influencian la monitorización de un bien, tiene un gran impacto en la algoritmia de monitorización y su aplicación final. Por este motivo, es el objeto de estudio de esta tesis en la que se han analizado tres casos de uso. Se ha profundizado en sus respectivos contextos, tratando de generalizar a la problemática habitual en la monitorización de maquinaria industrial, y se ha abordado dicha problemática de monitorización de forma que solucionen el contexto en lugar de cada caso de uso. Así, el conocimiento adquirido durante el desarrollo de las soluciones puede ser transferido a otros casos de uso que cuenten con contextos similares

A Context-Aware Oil Debris-Based Health Indicator for Wind Turbine Gearbox Condition Monitoring

One of the greatest challenges of optimising the correct operation of wind turbines is detecting the health status of their core components, such as gearboxes in particular. Gearbox monitoring is a widely studied topic in the literature, nevertheless, studies showing data of in-service wind turbines are less frequent and tend to present difficulties that are otherwise overlooked in test rig based works. This work presents the data of three wind turbines that have gearboxes in different damage stages. Besides including the data of the SCADA (Supervisory Control And Signal Acquisition) system, additional measurements of online optical oil debris sensors are also included. In addition to an analysis of the behaviour of particle generation in the turbines, a methodology to identify regimes of operation with lower variation is presented. These regimes are later utilised to develop a health index that considers operation states and provides valuable information regarding the state of the gearboxes. The proposed health index allows distinguishing damage severity between wind turbines as well as tracking the evolution of the damage over time.This work was performed with the financial support of the FRONTIERS IV (ELKARTEK KK-2018/00096) Project financed by Eusko Jaurlaritza