Gutiérrez Arias, José Eligio MoisésVidal Seguí, YolandaRodellar Benedé, José JuliánGUTIERREZ ARIAS, JOSE ELIGIO MOISES; 76842Aquino González, Gabriela2021-02-052021-02-052020-09https://hdl.handle.net/20.500.12371/10379“Este trabajo se enfoca en el desarrollo de un nuevo paradigma, capaz de validar de manera numérica y experimental la detección de daños en la estructura de los aerogeneradores colocados en altamar, también conocidos como aerogeneradores Offshore. A lo largo de estas páginas se propone una metodología que permite detectar las fallas estructurales específicamente en las plataformas con cimentaciones tipo jacket. Este enfoque se ha validado de manera experimental en el laboratorio del grupo CoDAlab (Laboratorio de control, dinámica y aplicaciones), perteneciente a la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC). En este escrito se identifican dos partes principales: la primera, la obtención de datos a partir del banco experimental de pruebas que consta de una plataforma de aerogenerador offshore a escala con un soporte tipo jacket como cimentación. La plataforma se somete a diversas vibraciones que simulan diferentes intensidades de viento, ya que en la realidad la intensidad del viento no se puede imponer. Estas vibraciones se generan a partir de una señal de ruido. Y la segunda, consiste en el procesamiento de los datos obtenidos, la aplicación de técnicas para la reducción de dimensión y posteriormente la utilización de los algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) para la detección e identificación de fallas.”pdfspaINGENIERÍA Y TECNOLOGÍAAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Algoritmos computacionalesEnergía eólicaSistemas de conversión de energía del vientoAnálisis estructural (Ingeniería)Tesis de maestríaCentrales eólicas marinasopenAccess