Predicciones basadas en big data y redes neuronales

Desarrollo e implantación de metodologías de mantenimiento predictivo basadas en big data y redes neuronales.

Plataforma software para el análisis y detección anticipada de fallos y posibles mal funcionamientos en componentes de aerogeneradores.

 

El objetivo de este proyecto es el desarrollo de una plataforma software orientada a la provisión de herramientas y aplicaciones para el análisis y detección anticipada de fallos y posibles mal funcionamientos en los diferentes elementos presentes en los aerogeneradores, a fin poder aplicar metodologías de mantenimiento preventivo que permitan extender la vida útil de los equipos.

Informacion general

  • Situación: Departamento de Innovación Tecnológica de Acciona
  • Duración: enero 2019-julio 2020
  • Participantes: Acciona
  • Presupuesto: 235.980 €
  • Más información: Esta empresa ha recibido una ayuda cofinanciada al 50% por el Gobierno de Navarra y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) a través del Programa Operativo FEDER 2014-2020 de Navarra

 

 

Objetivos técnicos

  • Generación de una aplicación que permita manipular y tratar los datos, generar modelos e indicadores, con el fin de llevar a cabo la detección de malfuncionamientos y estimaciones del RUL de la flota
  • Desarrollo y entrenamiento de modelos de comportamiento mediante la fusión de diferentes técnicas de Inteligencia Artificial, basadas en redes neuronales, para el análisis de datos en tiempo real y detección de forma prematura de fallos o malfuncionamientos en equipos y facilitar su diagnóstico y su causa.
  • Articular la ejecución simultánea de varias estrategias con un “reparto” dinámico de la capacidad total a cada una de ellas.
  • Diseño de una arquitectura BigData capaz de manejar grandes volúmenes de datos a fin de aportar la capacidad de cómputo necesaria para el desarrollo de modelos del comportamiento normal de los equipos y búsqueda de patrones de comportamiento.
  • Desarrollo de una base de datos normalizada procedente de diferentes fuentes para su análisis y creación en base a ello de un modelo de comportamiento normal de los equipos.

Participantes en el proyecto

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