Curso de Mantenimiento Predictivo de Aerogeneradores
Conoce a fondo el mantenimiento de los aerogeneradores terrestres (onshore) y marinos (offshore) con nuestro curso online
Título expedido por Universidad San Jorge
SEAS imparte el Curso de Mantenimiento Predictivo de Aerogeneradores para que puedas conocer a fondo los aerogeneradores terrestres (onshore) y marinos (offshore) y la aplicación de técnicas de mantenimiento predictivo para la detección de los modos de fallo, tanto estructurales como de componentes. El curso tiene como objetivo que puedas obtener todos los conocimientos necesario para dedicarte profesionalmente al mantenimiento de este tipo de instalaciones.
Con nuestra formación en mantenimiento de aerogeneradores aprenderás a conocer los sistemas estructurales, mecánicos, eléctricos y electrónicos presentes en los aerogeneradores terrestres (onshore) y marinos (offshore), así como los componentes que forman parte de ellos. También estudiarás los sistemas de comunicación de los aerogeneradores marinos, así como los modos de fallo de los componentes que forman parte de los dos tipos de aerogeneradores, sus causas y sus efectos.
Si quieres especializarte y conocer las técnicas de mantenimiento predictivo e inteligente de aerogeneradores, para aprender a detectar los fallos que se puedan presentar, no dudes y confía en SEAS para formarte. Deja tus datos en el formulario y te informaremos sin compromiso.
Para acceder a uno de nuestros cursos se debe cumplir alguno de los siguientes requisitos:
- Ser mayor de 18 años.
Se expide el título de Curso indicando el contenido, duración en horas del estudio y créditos ECTS otorgados.
INTRODUCCIÓN AL MANTENIMIENTO
Introducción al mantenimiento. Teoría de la fiabilidad. Modos de fallo.
EL AEROGENERADOR: FUNCIONAMIENTO Y COMPOSICIÓN
El viento. Modelo de aerogenerador. Velocidad de los aerogeneradores. Parques eólicos. Sistemas y Subsistemas que integran los aerogeneradores.
MODOS DE FALLO EN SISTEMAS ROTATIVOS
Vibraciones mecánicas en rotores. Modos de fallo en rotores. Medida de vibraciones en el eje de baja y de alta. Análisis espectral de vibraciones usando la FFT bajo Python. Práctica.
FALLOS EN RODAMIENTOS
Componentes y geometría de los rodamientos. Tipos de rodamientos en los aerogeneradores. Modos de fallo en rodamientos. Causas de los modos de fallo en los rodamientos. Técnicas de monitorización de fallos en rodamientos. Evolución de los fallos. Características de las vibraciones originadas por fallos en rodamientos.
MODOS DE FALLO EN MULTIPLICADORA, GENERADOR Y TRANSFORMADOR
Modos de fallo en reductoras/multiplicadoras. Aceite de la multiplicadora. Endoscopia. Refractómetro. Modelo de señales en una reductora/multiplicadora. Modos de fallo en generadores. Modos de fallo en el estator. Modos de fallos relacionados con el rotor. Transformadores.
MANTENIMIENTO DE LAS ESTRUCTURAS DE LOS AEROGENERADORES
Mantenimiento de estructuras. Monitorización de estructuras. Causas de los daños. SHM en las torres. Corrosión. Monitorización de las palas. Modos de fallo en composites. Tipos de palas. Las cimentaciones en aerogeneradores terrestres.
INSTRUMENTACIÓN INDUSTRIAL
Sistemas de medida: sensores y acondicionadores de señal. Acondicionadores pasivos de sensores de impedancia. Medida de deformaciones mecánicas.
MEDIDAS DE DESPLAZAMIENTO Y ACELERACIÓN
Métodos de medida de desplazamientos. Potenciómetros. Sensores digitales de posición. Sensores inductivos. Sensores capacitivos. Aplicación de las medidas de desplazamiento. Medida de aceleración.
MEDIDA DE TEMPERATURA Y OTRAS MAGNITUDES
Medida de la temperatura. Sensores de resistencia metálica. Termopares. Medida temperatura en fluidos. Instrumentación de magnitudes meteorológicas. Medidas para determinar la calidad del aceite. Monitorización on-line de la degradación de fluidos lubricantes.
SISTEMAS SCADA
Uso del SCADA. Ejemplo de interface de un SCADA. Descripción de un SCADA. Controles típicos del SCADA. Variables medidas por el SCADA. Volumen de datos generadores por el SCADA. Uso de la información del SCADA en la detección de fallos. Métodos automáticos de detección de fallos. Enfoque de diagnóstico de fallos conducido por datos. Diagnóstico automático de fallos conducido por datos. Técnicas de normalización. Redundancia del sistema de medida. Técnicas de extracción de características. Clasificación automática. Redes neuronales artificiales.