SIMULATORE IN PYTHON PER LA GENERAZIONE DI DATI SINTETICI PER UN MOTORE ELETTRICO INDUSTRIALE

​Il lavoro di tesi illustra lo sviluppo di un simulatore software in Python progettato per la generazione di dati sintetici realistici relativi al comportamento di un motore elettrico industriale. L'obiettivo principale del progetto è realizzare un sistema in grado di produrre serie temporali coerenti che riproducano fedelmente le dinamiche della macchina, distinguendo tra il normale funzionamento, le variazioni operative e le condizioni anomale. ​Per raggiungere questo scopo, il modello simula un set di sensori virtuali dedicati al monitoraggio di grandezze fisiche chiave del motore elettrico, tra cui temperatura, vibrazioni, carico operativo e consumo energetico. Nel simulatore, queste variabili non sono generate in modo casuale e indipendente, ma sono correlate da relazioni logiche semplificate (ad esempio, l'aumento del carico o l'avanzare del degrado influiscono direttamente su consumi, temperature e vibrazioni) a cui è stato aggiunto del rumore di misura per replicare le reali condizioni di acquisizione. ​Il sistema è in grado di generare e classificare automaticamente i dati su molteplici scenari operativi: funzionamento regolare, variazioni di carico, degrado progressivo e guasti semplici. I risultati ottenuti vengono esportati in dataset strutturati contenenti le etichette di stato della macchina (normal, warning, fault). In conclusione, il simulatore fornisce dataset sintetici validati e rappresentativi, pensati per essere utilizzati nello sviluppo, nel test e nell'addestramento di futuri algoritmi per la diagnostica e la manutenzione predittiva.