Resumen de Análisis de componentes principales en los motores de combustión interna HYUNDAI 1.7 MW

Rasvel Aliaga Naranjo, Francisco de la Torre Silva, Ángel Alexander Rodríguez Soto, Joel Guillén García

• español

  En la investigación se realizó el análisis de la base de datos on-line del sistema mecánico dinámico funcional del motor de combustión interna HYUNDAI 1.7 MW, ubicado en la Central de generación eléctrica de Bayamo.

  Describiendo el sistema de monitorado instalado, utilizando el sistema de supervisión, control y adquisición de datos (SCADA), se aplicó la técnica multivariable de análisis de componentes principales (ACP) en el periodo 2015 – 2019 para determinar la influencia de los parámetros-síntomas en la variabilidad del comportamiento mecánico dinámico, siendo este el objetivo de la investigación. Las variables analizadas más relevantes son:

  presión de agua de entrada al radiador, presión de agua de alta temperatura, presión de agua de baja temperatura y presión de agua a la salida del radiador, siendo estas las que obtienen mayor variabilidad del sistema.

  Identificándose 4 componentes principales, resultando los de más variabilidad referida al comportamiento del equipo estudiado.

• English

  The investigation carried out the analysis of the online database of the functional dynamic mechanical system of the HYUNDAI 1.7 MW internal combustion engine, located at the Bayamo power generation plant. Describing the installed monitoring system, using the supervision, control and data acquisition system (SCADA), the multivariate principal component analysis (PCA) technique was applied in the period 2015 - 2019 to determine the influence of the parameters-symptoms in the variability of dynamic mechanical behavior, this being the objective of the research. The most relevant variables analyzed are: radiator inlet water pressure, high temperature water pressure, low temperature water pressure and water pressure at the radiator outlet, these being the ones that obtain the greatest system variability. Identifying 4 main components, resulting in the most variability related to the behavior of the team studied.