"Detección de Fallos Estructurales en Palas de Aerogeneradores Mediante la Aplicación de Machine Learning y Clasificadores de Matlab"

fecha
24 de julio de 2020
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Nuestro estudiante del Grado en Ingeniería en Sistemas Industriales, Pablo Sánchez Granados, publica junto con el Dr. Carlos Quiterio Gómez Muñoz (Universidad Europea de Madrid) y el Dr. Fausto Pedro García Márquez (Universidad de Castilla La Mancha - Ingenium Research Group), el artículo "Detection of structural defects in wind turbine blades employing Guided Waves and Machine Learning methods" en el Congreso Renew 2020 (Lisboa).

El proyecto aporta una nueva forma de detectar los defectos estructurales de delaminación en palas de aerogeneradores, que consiste en realizar un ensayo no destructivo con ondas guiadas de ultrasonidos y el posterior tratamiento de los resultados obtenidos en el ensayo mediante clasificadores de Matlab.

Figura 1: Matriz de confusión para 7 clases (las clases son áreas concretas del perfil aerodinámico de la pala del aerogenerador empleada en el proyecto).

En pocas palabras, esta matriz recoge las predicciones correctas e incorrectas de un modelo clasificador entrenado. Se detectan 3 defectos (A, B y C) y se determina su ubicación en la pala.  También se indican las partes de la pala que no tienen defecto (clase healthy) así como la precisión (porcentajes) con la que se acierta o se falla la predicción.

Figura 3: Curva ROC. Esta curva indica el rendimiento del modelo clasificador a la hora de clasificar las señales correspondientes a una clase concreta. El rendimiento del modelo es mejor cuanto más se acerque la curva a la coordenada (0,1). El rendimiento del modelo de clasificador “EC model” es el que mejor resultados ha arrojado para este caso de estudio.

 

 

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