Resumen de Evaluación del comportamiento mecánico dinámico funcional en turbinas a vapor de 100 MW

Francisco de la Torre Silva, Evelio Palomino-Marin, Ángel Alexander Rodríguez Soto, Jorge Varela Cancino

• español

  Este trabajo tuvo como objetivo la evaluación del comportamiento mecánico dinámico funcional en turbinas a vapor de 100 MW de potencia de generación eléctrica, a partir de un modelo de control estadístico multivariable de proceso (Multivariable Statistical Control of Process -MSCP), que emplea el estadístico T2 de Hotelling's como parámetro síntoma para la detección de la condición normal del funcionamiento de estas turbinas y el gráfico de control estadístico de proceso tipo shewhart, para la monitorización del estadístico T2 de Hotelling's. Se creó un modelo grupal de parámetros síntomas de la turbina y se tomó como referencia una muestra de datos patrón representativa de la población de datos recolectados, la cual representa la condición normal estándar de variabilidad del proceso que caracterizan éste comportamiento. Se emplearon métodos como la modelación matemática y estadística a partir de un modelo de control estadístico de proceso multivariable. Este modelo fue validado a partir de una muestra de datos patrón representativa de la condición normal estándar de variabilidad del proceso

• English

  This work aimed at 100MW's evaluation of the mechanical dynamic functional behavior in steam turbines of potency of electric generation, as from a model of multivariable statistical control of process ( Multivariable Statistical Control of Process -MSCP), that T2 of Hotellinguses the statistician 's like parameter symptom for the detection of the normal condition of the functioning of these turbines and the graphic of statistical control of process guy shewhart, for the statistician's monitoring T2 of Hotelling 's. A group model of parameters symptoms created of the turbine itself and the boss took like reference a sample of data representative of the population of gathered data, the standard normal condition of variability of the process represents which that they characterize this behavior. Methods were used as the mathematical and statistical modelation as from a model of statistical control of multivariable process. This model went validated as from a sample of data boss representative of the standard normal condition of variability of the process.