Sistema Especialista para Diagnóstico de Turbinas Eólicas

Protótipo em Python que aplica regras SE-ENTÃO para apoiar o diagnóstico rápido de falhas em turbinas eólicas.

Projeto academico

Sistema Especialista para Diagnóstico de Turbinas Eólicas

Um protótipo simples, mas útil para portfólio: transforma medições da turbina em diagnóstico explicável.

Objetivo

O sistema ajuda técnicos de manutenção a interpretar variáveis críticas da turbina e sugerir o proximo passo com base em regras.

Como funciona

Um evento contém o conjunto de medições da turbina.
O motor de regras compara os valores com os limites esperados.
O sistema retorna um diagnóstico e uma justificativa.

Variáveis

vento, rpm, vibracao, temperatura, pressao e consumo

Diagnósticos

regras focadas em falhas operacionais comuns

Saida

Explicável

cada resultado traz motivo e ação sugerida

Formato

Estático

conteudo versionado no Git e publicado sem backend

Principais regras

RPM muito baixo com vento fora do normal: possível falha de sensor ou atuador.
Pressão hidráulica das pás fora do normal: possível vazamento ou ar no óleo.
Torque fora do padrão: possível erro de calibração.
Vibração alta com temperatura do óleo normal: verificar sistema de yaw.
Temperatura do óleo alta com vibração normal: ajuste de temperatura.
Pressão do óleo lubrificante fora do normal: possível vazamento ou problema na bomba.
Vibração, temperatura e ruído elevados: possível falha em rolamento.
Consumo elétrico anormal: possível erro mecânico.
Potência incoerente com o vento: possível erro de sensor.

Exemplo de diagnóstico

Diagnóstico: Falha de sensor ou atuador
Motivo: RPM muito baixo com vento fora do normal.
Ação sugerida: verificar sensor de velocidade e sistema de controle.

Fluxograma

Exemplo de visual de arquitetura — O case pode usar figuras locais do proprio site para contextualizar o projeto.

Observacao

Esse projeto funciona bem no portfólio porque mostra raciocínio baseado em regras, diagnóstico explicável e foco em manutenção industrial.