Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Nuñez Rodríguez, Rafael AugustoBarrera Pérez, Renny JesúsLeón Valle, Placido2024-03-0420212024-03-0420212021https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/41663La estimación del tiempo de vida útil de los sistemas aerogeneradores, se ha convertido en un proceso crucial para el diseño e implementación de estos sistemas mediante procesos de simulación basado en modelo y el procesamiento de bases de datos para generar estadísticos de comportamiento, que tienen en cuenta los factores de desgaste de las piezas, calentamiento y efectos de la vibración, entre otros, con el fin de detectar potenciales errores o fallas, realizar diseños mejorados que eviten paradas no programadas y ruptura de piezas, que representan pérdidas económicas y afectan el proceso de producción de energía. Este proyecto de monografía tuvo como objetivo, identificar una metodología para estimar el tiempo de vida de sistemas aerogeneradores de 2 MW mediante técnicas de simulación, a partir de herramientas computacionales. En la parte inicial del proyecto, se realizó un preprocesamiento mediante la base de datos de vibración de sistemas aerogeneradores del repositorio GitHub y Matlab®, para desarrollar un análisis en el dominio del tiempo y de la frecuencia. Con base en los resultados de vibración, se realizó la extracción de características del sistema, para finalmente, definir los parámetros y el modelo con el cual, se calculó la vida útil de los cojinetes de los aerogeneradores de 2 MW, al tomar como base modelos matemáticos de degradación exponencial. En tal sentido, se logró estimar la vida útil de piezas móviles en este tipo de aerogeneradores a partir de análisis en el domino del tiempo y el dominio de la frecuencia de vibraciones. Dentro de los resultados generados por la investigación se pudo determinar un modelo de degradación exponencial que permite estimar el tiempo de vida útil de los cojinetes de un aerogenerador de 2 MW, de igual forma, se logró extraer características claves para ajustar el modelo a partir de análisis de componentes principales e indicadores de salud de las piezas móviles. En tal sentido, se logró plantear la zona de degradación, la zona de fallos y la zona de funcionamiento normal, a partir del análisis de la respuesta de impulsividad referente a la Kurtosis espectral.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Aerogeneradores De 2MwDesgaste De Piezas Por VibraciónSimulación De Turbina Eólica En MatlabEstimación De Vida Útil De Turbinas De Viento.Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.co2Mw Wind TurbinesVibration Part WearWind Turbine Simulation In MatlabWind Turbine Life Estimation.info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)