Sistema autónomo para la inspección orientada al mantenimiento predictivo de zonas internas en palas de aerogeneradores.
El proyecto desarrolla un sistema autónomo para la inspección interna de palas de aerogeneradores mediante un dron pendular capaz de operar en espacios confinados y zonas de geometría compleja. El sistema integra sensórica avanzada, como LiDARs (Light Detection and Ranging, por sus siglas en inglés), cámaras ópticas y térmicas, y sensores ultrasónicos, junto con algoritmos de inteligencia artificial para la detección automatizada de defectos estructurales.
Además, el proyecto incorpora navegación autónoma sin GPS basada en técnicas SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, por sus siglas en inglés), control avanzado de trayectorias y transmisión de datos en tiempo real, todo ello alimentado por un sistema umbilical que garantiza una autonomía operativa continuada.
La Unidad de Robótica y Automatización de Eurecat participa en el proyecto desarrollando el sistema de localización dentro de la pala, el software de control y navegación y un simulador de alta fidelidad para validar los sistemas de localización y control. También es responsable del sistema de supervisión y teleoperación con autonomía compartida y da apoyo al desarrollo de la plataforma hardware.
El consorcio, coordinado por Amelia Lab, combina experiencia en robótica, inteligencia artificial, visión artificial, energía eólica y mantenimiento predictivo, con el objetivo de establecer un nuevo estándar en la inspección interna de palas y en la sostenibilidad del sector eólico.
Datos generales
Proyecto
Innovación en Inspección para el Mantenimiento Predictivo de Zonas Internas en Palas de Aerogeneradores
Referencia del proyecto
CPP2024-011710
Programa y convocatoria
Proyecto financiado por la Agencia Estatal de Investigación (AEI) del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, dentro de la convocatoria Proyectos en Colaboración Público-Privada 2024.
ODS relacionados
ODS 7 – Energías renovables: Contribuye a mejorar la eficiencia y disponibilidad de los aerogeneradores, permitiendo un suministro más estable de energías renovables.
ODS 9 – Innovación e infraestructuras: Desarrolla tecnología robótica avanzada, inteligencia artificial y sistemas de mantenimiento predictivo para infraestructuras energéticas críticas.
ODS 11 – Ciudades y comunidades sostenibles: Mejora la fiabilidad de las redes energéticas urbanas reduciendo interrupciones y optimizando el mantenimiento.
ODS 13 – Acción climática: Aumenta la disponibilidad de la energía eólica y minimiza paradas no planificadas, reforzando la transición hacia energías limpias.
