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Details of journal paper
| Title: |
Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al mantenimieto predictivo de aerogeneradores |
| Authors: |
M. García
, M.A. Sanz-Bobi
, J. del Pico
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| Keywords: |
Mantenimiento predictivo, sistema experto de diagnóstico, redes neuronales, estado de salud de componentes, aerogeneradores |
Research topics |
*Modeling, simulation and optimization
*Artificial intelligence applied to maintenance diagnosis and reliability
*Forecasting and data mining
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| Abstract: |
En la actualidad, el uso del viento constituye una de la fuentes de energía con mayor impulso y atractivo, como lo demuestra el hecho de que a escala mundial el nivel de potencia instalada de origen eólico es cada vez más considerable y además no cesan de proliferar proyectos de construcción de nuevos parques eólicos. Debido a que se trata de una tecnología relativamente reciente, los aerogeneradores son equipos donde la aplicación de un correcto plan de mantenimiento es un factor determinante para conseguir una vida larga y efectiva de los mismos.
En este artículo se presenta la arquitectura de un sistema de mantenimiento predictivo para el caso concreto de aerogeneradores, el cual está basado en técnicas de Inteligencia Artificial. El objetivo de este sistema es proponer una estrategia de mantenimiento predictivo para los componentes principales de un aerogenerador, basado en el estado de salud de los mismos. |
| Reference: |
Mantenimiento
Number: 137 Pages: 5-16 |
| Publication date: | September 2000 |
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| Reference for EndNote: |
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Institute for Research in Technology —
Instituto de Investigación Tecnológica
