Análise Fatorial e Random Forest para Monitoramento de Vibrações em Turbinas Eólicas

Resumo

Este trabalho apresenta uma proposta para o monitoramento de turbinas eólicas por meio da combinação de Análise Fatorial (FA) e Random Forest Regression (RF). O estudo parte do desafio de lidar com grandes volumes de dados de sensores de vibração instalados no drivetrain, sistema responsável pela transmissão de potência da turbina. A metodologia permitiu reduzir redundâncias e selecionar variáveis mais representativas, que foram usadas em modelos de Random Forest capazes de alcançar coeficientes de determinação (R²) superiores a 0,90 em regiões de maior atividade vibracional. Os resultados indicam o potencial da integração entre estatística e aprendizado de máquina para a construção de modelos mais interpretáveis e robustos, fortalecendo estratégias de manutenção  em sistemas de energia renovável.