Diagnóstico de falhas em componentes de turbinas eólicas através da aplicação de quantificadores da teoria da informação

Abstract

As restrições ambientais mundiais devido ao aquecimento global exigem que a nova energia elétrica demandada seja provida por fontes renováveis. A energia eólica é atualmente uma das fontes mais utilizadas para suprir a essa demanda, devido a fatores como elevado fator de capacidade, baixo impacto ambiental e custo competitivo. Dessa forma, milhares de turbinas eólicas vem sendo instaladas no mundo todo e o Brasil vem ocupando um lugar de destaque na lista (6º lugar capacidade adicional instalada em 2017 e 8º lugar em capacidade instalada total) das maiores capacidades instaladas totalizando mais de 12.000 MW. Isso implica que, apenas no Brasil mais de 6.500 turbinas se encontrem em operação. A operação manutenção dessas máquinas impõem um grande desafio técnico, pois as turbinas eólicas estão entre as maiores máquinas rotativas em operação na atualidade e operam em condições bastante severas. A manutenção preditiva por análise de vibração vem se tornando padrão no setor, porém estudos recentes mostram que ainda não existem técnicas consolidados para o monitoramento dessas máquinas seja pela complexidade operacional das mesmas, seja pela dificuldade de representação precisa e confiável de modelos físicos que modelem o seu funcionamento. Este trabalho tem por objetivo propor novas técnicas de monitoramento dos equipamentos críticos de turbinas eólicas (rolamento principal, caixa de engrenagens e gerador) através da detecção e diagnóstico de falhas através do uso de quantificadores baseados na teoria da informação, como entropia da informação, divergência, complexidade estatística e informação de Fisher. Para o cálculo desses quantificadores é necessária a determinação prévia de uma função de massa de probabilidade e nesse trabalho foram propostas técnicas oriundas do domínio do tempo, método da permutação de padrões, domínio da frequência, espectro de potência, e do domínio tempo-frequência, wavelet packet tree e ensenmble empirical mode decomposition. A metodologia proposta foi aplicada a quatro diferentes bancos de dados, partindo-se de dados totalmente sintéticos sem ligação com a falha, passando por dados sintéticos gerados a partir do conceito de cicloestacionariedade, e finalmente aplicando-a a dados reais de teste de bancada de final de vida de rolamentos e a dados reais de uma caixa de engrenagem de uma turbina eólica. Os resultados mostram que os quantificadores propostos foram capazes de identificar as falhas em seu estágio incipiente em todos os conjuntos de dados. O estudo mostrou que essas novas técnicas são efetivas na identificação de mudança no comportamento dinâmico das séries temporais, que estão intimamente ligadas a ocorrência de falhas nos componentes mecânicas. Dessa forma, a utilização das técnicas propostas de forma complementar às técnicas padrão no domínio do tempo e no domínio da frequência potencializaria a detecção das falhas em estágio incipiente fornecendo tempo suficiente para o planejamento das ações corretivas.