Aprendizagem de máquina aplicada à detecção de falhas de acoplamento de acelerômetros no contexto de geração eólica

Abstract

Com o crescimento expoencial da demanda por energia elétrica e busca por fontes de energia renováveis, destaca-se o crescimento da instalação de plantas eólicas no Brasil e no mundo. Com isso, surge uma grande necessidade de garantia de geração e o diagnóstico e prognóstico de falhas em aerogeradores, muitas vezes realizados através da análise de vibrações. Para atestar a qualidade da análise de vibrações, é fundamental que os sensores estejam funcionando perfeitamente, diminuindo assim a chance de inserir anomalias nos sinais à serem analisado. Nesse contexto, emerge a importância do presente trabalho, que objetiva detectar falhas no acoplamento de acelerômetros por meio de técnicas de aprendizado de máquina.