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WTG MAINTENANCE 4.0 - Análises e diagnósticos inteligentes na manutenção preditiva de aerogeradores

Estratégias e melhores práticas de manutenção preditiva, ferramentas de monitoramento remoto, uso de Machine Learning e Inteligência Artificial nos modelos preditivos e muito mais.

Acesse o webinar sobre Hydro e todas as perguntas e respostas que surgiram durante a live!

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Sensoriamento

Sensoriamento para o monitoramento de vibrações em hidrogeradores.

Conceitos básicos de vibração mecânica e tipos de sensores: deslocamento, aceleração, velocidade e pressão.

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Tiago Matsuo

VP/Techinical Director

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Monitoramento

Monitoramento de vibrações em hidrogeradores segundo normas ISO

Introdução à norma ISO 13373-1: Tipos de monitoramento; Boas práticas de instalação de sensores; Processamento, tratamento e apresentação de sinais. Introdução à norma ISO 20816-5: Tipos de máquinas e seus componentes; Procedimentos de medição; Avaliação de medições.

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Marcos Nishioka

Mechanical Engineer

Dados

Aquisição de dados para monitoramento de vibrações

A importância da aquisição de dados para um sistema de monitoramento de vibrações. Entenda o processo e os requisitos necessários para um ótimo condicionamento e digitalização dos sinais recebidos por sensores instalados em hidrogeradores.

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Celso Souza

Sr. Hardware Engineer

Análise

Ferramentas de análise de vibrações em hidrogeradores

Diferentes níveis de análise, como supervisão, visualização em tempo real, tendência e registros detalhados, além das ferramentas avançadas Cascata FFT, Entreferro e Fluxo Magnético.

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Emerson Ancini

Sales and service director

Diagnóstico

Diagnóstico de defeitos em hidrogeradores

Diagnóstico de defeitos em hidrogeradores através da análise das frequências notáveis, segundo ISO 13373-7.Desbalanceamento, desalinhamento, folga, roçamento, rodopio de óleo, problema de pás de turbina, problema de pás do distribuidor, problema em entreferro, problema em polos, análise de órbita

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Rafael Matos

Service Manager

Estudos de caso

Especificando um SMV e Estudos de caso de monitoramento de vibrações

Revisão dos principais tópicos abordados anteriormente por meio de estudos de casos, finalizando com dicas relacionadas a especificação de um eficiente sistema de monitoramento de vibrações.

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Tiago Matsuo

VP/Techinical Director

Machine Learning

Machine Learning para o diagnóstico e prognóstico no setor elétrico

Introdução ao tema
Processo de monitoramento da condição
Abordagens Model-based, Data-Driven e híbrida
Conceitos fundamentais de Machine Learning
Algoritmos PCA, KNN, k-means, ANN-MLP, SVM, ARIMA, GTB
Exemplos de aplicações no setor elétrico

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Fabrizio Freitas

Innovation and Marketing Director