Desarrollo de un modelo de simulación basado en física, para generación de datos sintéticos de un sistema del buque

Abstract

[Resumen] Este trabajo desarrolla y valida un modelo de simulación con un software de simulación multifísico de un banco de bombas hidráulicas que pueden operar en serie o paralelo, orientado a mejorar la operación y el diagnóstico en sistemas hidráulicos de un buque. El gemelo combina un modelo de simulación de nivel sistema creado a partir de datos reales de operación (presiones, caudales y estados de válvulas) y se emplea tanto para analizar escenarios críticos como para generar datos sintéticos que amplían el rango operativo sin riesgos ni costes adicionales. Sobre esta base se obtienen datos sintéticos de todo el abanico operativo, así como de posibles fallos que puedan ocurrir en el circuito, que sirven para entrenar una red neuronal que clasificará los estados y detectará fallos a partir de archivos csv provenientes del modelo. Esta red neuronal se ha creado mediante la aplicación “Neural Network Pattern Recognition” de MATLAB, ajustada con partición entrenamiento/validación/prueba, así como con parada temprana, priorizando la detección del funcionamiento errático. Los resultados muestran una alta capacidad discriminativa del clasificador en prueba con una tasa de falsas alarmas controlada, y una mejora de la estimación de caudal, altura y potencia en zonas poco muestreadas gracias a la densificación sintética. A partir de los mapas obtenidos es posible proponer reglas operativas para seleccionar la configuración serie/paralelo y las consignas de velocidad que reducen el consumo manteniendo márgenes de seguridad frente a la cavitación. El flujo completo de simulación, generación de datos, entrenamiento y validación queda documentado, permitiendo su integración en la explotación diaria y su actualización con nuevos datos.