Revista Científica de Ingeniería Energética (Jun 2013)
Clasificación de fallas con redes neuronales para grupos electrógenos : Faults classification with neuronal networks for electrogen groups
Abstract
Con el incremento del grado de dependencia de la sociedad moderna de los sistemas y procesos tecnológicos complejos, su disponibilidad y correcto funcionamiento se han convertido en una cuestión estratégica, donde las tareas de diagnóstico y clasificación de fallos juegan un rol muy importante con el fin de garantizar y mantener en operación continúa y confiable al proceso, los fallos pueden provocar desde una reducción del desempeño hasta un daño que provoque paradas en la producción. La generación distribuida de energía eléctrica a través de los grupos electrógenos instalados, no está ajena a sufrir fallas. Este trabajo tiene como objetivo el desarrollar un sistema para el diagnóstico y clasificación de fallos para la unidad de motores Diesel (MTU) del Emplazamiento de Grupo Electrógeno Camagüey 1. La solución propuesta constituye una herramienta para evaluar la aplicación de mantenimiento preventivo antes de la ocurrencia de un fallo.With the increment of the grade of dependence of the modern society of the systems and complex technological processes, their readiness and correct operation they have become a strategic question, where the tasks of diagnostic and classification of shortcomings plays a very important list with the purpose of to guarantee and to maintain in operation it continues and reliable to the process. The shortcomings can cause from a reduction of the acting until a damage that causes stopped in the production. The distributed generation of electric power through the groups installed, is not unaware to suffer shortcomings. This work has as objective the development of a system for the diagnosis and classification of shortcomings for the Diesel unit of motors (MTU) of the Location of Grupo Electrógeno Camagüey 1. The proposed solution constitutes a tool to evaluate the application of preventive maintenance before the occurrence of a failure.
