Détecter les dommages sur le roulement principal des éoliennes est crucial pour leur fonctionnement efficace et sécurisé. Les méthodes traditionnelles de surveillance de la température du palier principal peuvent être chronophages, coûteuses et inefficaces. Cependant, grâce aux avancées en intelligence artificielle (IA), il est désormais possible de détecter les défaillances potentielles avec précision et efficacité.
Cet article présente le système de surveillance par IA développé par Turbit, une entreprise spécialisée dans les systèmes de surveillance basés sur l'IA pour les éoliennes. Michael, PDG et fondateur de Turbit, explique comment leur système de surveillance par IA fonctionne et comment il peut détecter les défaillances du palier principal avec une précision allant jusqu'à 0,5 degré de différence de température, et ce, plusieurs mois à l'avance.
Le système de surveillance par IA développé par Turbit utilise les données SCADA des éoliennes, qui comprennent la température extérieure, la vitesse du vent, la vitesse du rotor et d'autres facteurs externes influençant la température du palier principal. Ces données servent à entraîner le système et à lui faire apprendre le comportement normal de la température du palier principal. Le système peut simuler la façon dont la température du roulement devrait évoluer dans le temps, même dans des conditions météorologiques extrêmes.
Comme le montre l'exemple, le système de surveillance par IA est capable de détecter un comportement anormal de la température du palier principal. Le système compare les données réelles de température du palier principal avec les données simulées et envoie une alarme à l'opérateur lorsqu'un écart significatif est constaté. L'alarme est escaladée si le problème persiste et, dans certains cas, déclenche une intervention de maintenance.
Dans l'exemple mentionné par Michael, le système de surveillance par IA a détecté un problème sur le palier principal en janvier. La température du palier principal avait augmenté progressivement, indiquant un problème potentiel. Le système a envoyé une alarme, qui a été escaladée lorsque le problème a persisté. Une intervention de maintenance a été déclenchée, et le problème a finalement été résolu en réparant le mécanisme de lubrification.
Le système de surveillance par IA développé par Turbit peut détecter les défaillances potentielles avec une précision allant jusqu'à 0,5 degré de différence de température, et ce, plusieurs mois à l'avance. Cela laisse aux opérateurs suffisamment de temps pour planifier et effectuer les travaux de maintenance, minimiser les temps d'arrêt et prévenir les scénarios les plus graves.
En résumé, les systèmes de surveillance basés sur l'IA, comme celui développé par Turbit, peuvent offrir une solution plus efficace et plus rentable pour détecter les défaillances potentielles dans les éoliennes. Grâce à leur capacité à détecter les problèmes potentiels avec un haut degré de précision et bien à l'avance, les opérateurs peuvent minimiser les temps d'arrêt et éviter des réparations coûteuses.
