Aplicación del análisis de componentes principales al comportamiento mecánico de turbinas de 100 MW // Application the principal component analysis to the mechanical behavior of turbines of 100 MW

Abstract

Este trabajo tuvo como objetivo el diseño de un modelo estadístico basado en la técnica de Análisis de Componentes Principales (ACP) (Principal Component Analysis - PCA) como método para la reducción de dimensionalidad y como vía para identificar los parámetros que mayor influencia tienen en la variabilidad del comportamiento mecánico dinámico funcional de las turbinas a vapor de 100 MW de potencia de generación eléctrica. Se presentan los parámetros síntomas medibles que caracterizan el comportamiento mecánico dinámico funcional de la turbina y un modelo grupal por subconjunto mecánico para el análisis integrado de parámetros síntomas de la turbina, en el cuál será aplicado el modelo ACP. Se emplearon métodos como la modelación matemática y estadística a partir de un modelo estadístico basado en la técnica de análisis de componentes principales. Se obtuvo como resultado la reducción dimensional del problema original a partir de la obtención de las componentes principales y la determinación de los parámetros síntomas con mayor influencia en la variabilidad del proceso.

Palabras clave: análisis de componentes principales; reducción de dimensionalidad; turbinas a vapor; condición de la turbina; parámetro síntoma.

Abstract

This work aimed at the design of a statistical model based in the technique of principal component analysis (PCA) like method for the reduction of dimensionality and like road to identify the parameter that they have bigger influence in electric generation's variability of the mechanical dynamic functional behavior of 100 MW's steam turbines of potency. Measurable symptoms present the parameters themselves that the mechanical expeditious functional behavior of the turbine and a group model for mechanical subset for the analysis integrated of parameters characterize symptoms of the turbine, in the which one will be applied the model ACP. Methods were used as the mathematical and statistical modelation as from a statistical model based in the technique of principal component analysis. Obtained him as a result the dimensional reduction of the original problem as from the obtaining of the component main and the determination of the parameter symptoms with bigger influence in the variability of the process.

Key words: principal component analysis; reduction of dimensionality; steam turbines. condition of the turbine; parameter symptom.