Engineering (Technische Bedrijfskunde) - Integraal Project
Conditiemonitoring van transformatorhuisjes
Daan Leegwater Dave de Vries Geert van der Leer Koen van de Braak Robbert Lafeber Viggo Duvalois Xander Wagenaar
Doel
Het belangrijkste doel van de opdracht was om te onderzoeken of GRÄPER met behulp van slimme sensoren en eenvoudige AI (TinyML) beter kan zien hoe de conditie van een transformatorhuisje is.
Aanpak
Om dit doel te bereiken is eerst onderzocht welke problemen en informatie ontbreken bij transformatorhuisjes na oplevering. Daarna is via literatuuronderzoek bepaald welke factoren belangrijk zijn voor de conditie van een transformator, zoals temperatuur, luchtvochtigheid en trillingen.
Vervolgens zijn geschikte sensoren en meetmethoden geselecteerd en is een praktische testopstelling opgebouwd in een transformatorhuisje. Met deze opstelling is gedurende bijna een maand data verzameld. De meetdata is geanalyseerd om te beoordelen of TinyML technisch toepasbaar is voor het herkennen van afwijkingen (anomaly detection).
Daarnaast is onderzocht hoe zo’n systeem veilig kan worden ingericht, inclusief eisen voor beveiliging, dataopslag en communicatie. Op basis van alle bevindingen is een onderbouwd advies opgesteld met conclusies, beperkingen en aanbevelingen voor vervolgonderzoek en mogelijke opschaling richting voorspellend onderhoud
Resultaat
Er is een werkende testopstelling gebouwd, meetdata verzameld, de haalbaarheid van TinyML aangetoond en een concreet advies opgesteld voor vervolgstappen richting voorspellend onderhoud
