Browsing by Author "Medina Escalante, Enrique David"

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    Desarrollo de sensores virtuales para la estimación de parámetros vibratorios en palas de turbinas eólicas.
    (Universidad de Concepción, 2026) Medina Escalante, Enrique David; Leaman Weiffenbach, Félix Alberto
    El daño estructural en las palas de turbinas eólicas representa una fracción significativa de los costos de mantenimiento del sector eólico, mientras que su monitoreo directo mediante instrumentación permanente resulta técnica y económicamente poco viable a gran escala. Como alternativa, la presente memoria de título desarrolla y valida un sensor virtual capaz de estimar la parámetros vibratorios de una pala de turbina eólica de escala reducida a partir de mediciones indirectas obtenidas en la góndola, evitando así la necesidad de instrumentar la pala en un escenario de operación real. Para ello, se diseñó e implementó un banco de ensayos a escala reducida compuesto por un aerogenerador de tres palas impresas en PLA, operado en un túnel de viento en configuración Open-Jet. El sistema de adquisición de datos, basado en microcontroladores ESP32-S3 con arquitectura de firmware multiprocesamiento (FreeRTOS) y sensores inerciales BMI160 bajo protocolo SPI, permitió registrar vibraciones sincronizadas en la góndola y en la pala a una frecuencia de muestreo de 1000 Hz, con una alineación temporal residual aproximada de 1 ms tras la corrección de la deriva del reloj mediante la detección de impactos mecánicos. A partir de una campaña de 17 ensayos que cubrió un rango de 47.0 a 232.4 RPM, se construyó un dataset tabular de estadísticos temporales (RMS, factor de cresta, curtosis) y componentes principales de la densidad espectral de potencia, empleado para entrenar una arquitectura de redes neuronales tipo Perceptrón Multicapa (MLP). Tras comparar un enfoque de modelo único multisalida frente a una configuración de submodelos independientes por dominio (frecuencia y tiempo), se adoptó esta última al demostrar una mejora sistemática en las 10 variables objetivo, elevando el coeficiente de determinación (R2) de test promedio de 0.428 a 0.711. Los resultados muestran que el sensor virtual reconstruye con alta fidelidad la dinámica global de la pala, alcanzando un R2 de test de 0.9929 para la componente principal del espectro y una correlación morfológica superior al 90% en la reconstrucción de la densidad espectral de potencia. Se identificó, además, un comportamiento diferenciado según el eje de medición: mientras los ejes transversales (edgewise y flapwise) se estiman con alta precisión, el eje longitudinal exhibe un desempeño sistemáticamente inferior. Se determinó que esta diferencia responde a la naturaleza distinta de la carga mecánica que domina cada eje: los ejes transversales flexionan ante la carga aerodinámica del flujo incidente, cuya amplitud responde con sensibilidad a la condición operativa, mientras que el eje longitudinal está gobernado por esfuerzos axiales de origen geométrico-gravitatorio, de amplitud casi constante y con escasa información predictiva disponible. Estos resultados validan la hipótesis planteada y confirman la viabilidad técnica de estimar el campo vibratorio de una pala mediante mediciones indirectas y aprendizaje automático, sentando una base metodológica para su futura extensión hacia sistemas de monitoreo de condición e integridad estructural.
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