Modelado de datos para análisis conjunto de variables síntomas en turbinas a vapor 100 MW

Autores/as

  • Francisco Antonio de la Torre Silva Universidad Tecnológica de la Habana José Antonio Echeverría, Centro de Estudios en Ingeniería de Mantenimiento, CEIM. La Habana, Cuba.
  • Evelio Palomino Marín Universidad Tecnológica de la Habana José Antonio Echeverría, Centro de Estudios en Ingeniería de Mantenimiento, CEIM. La Habana, Cuba.
  • Armando Díaz Concepción Universidad Tecnológica de la Habana José Antonio Echeverría, Centro de Estudios en Ingeniería de Mantenimiento, CEIM. La Habana, Cuba.
  • Alexander Alfonso Álvarez Universidad de la Serena. La Serena, Chile.
  • Joel Guillen García Universidad Técnica de Manabí. Puerto Viejo. Ecuador.
  • Alejandra Elena García Toll Universidad Tecnológica de la Habana José Antonio Echeverría, Centro de Estudios en Ingeniería de Mantenimiento, CEIM. La Habana, Cuba.

Palabras clave:

modelado de datos, control estadístico multivariable de proceso (MSPC), procesamiento estadístico de datos, patrón estadístico de datos, condición de turbinas a vapor, minería de datos

Resumen

El artículo presentó el modelado de una muestra de datos para el análisis conjunto de variables síntomas en turbinas a vapor de 100 MW. El objetivo principal fue obtener una muestra de datos patrón que represente la variabilidad normal del comportamiento mecánico dinámico funcional de la turbina. Se detalla el pre-procesamiento y procesamiento de la base de datos, aspecto que no había sido documentado previamente en la literatura para este tipo de turbina. Los resultados mostraron que la metodología aplicada permite identificar y caracterizar las condiciones operativas normales y anormales de la turbina, proporcionando una base sólida para futuros estudios de monitoreo de condición y mantenimiento predictivo en sistemas de energía a vapor. Este enfoque mejoró la precisión y fiabilidad del diagnóstico de fallos y el análisis de desempeño.

Dr. C. Francisco Antonio de la Torre Silva

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Publicado

20-05-2024

Cómo citar

1.
de la Torre Silva FA, Palomino Marín E, Díaz Concepción A, Alfonso Álvarez A, Guillen García J, García Toll AE. Modelado de datos para análisis conjunto de variables síntomas en turbinas a vapor 100 MW. Ing. Mec. [Internet]. 20 de mayo de 2024 [citado 13 de septiembre de 2025];27(2):e696. Disponible en: https://ingenieriamecanica.cujae.edu.cu/index.php/revistaim/article/view/790

Número

Vol. 27 Núm. 2 (2024): mayo-agosto

Sección

Artículo de investigación científica y tecnológica

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