Specialista Diagnostica Elettrica

Azienda RDR - DARF Sede Torre del Greco, Italia Professione/ Funzione Ricerca Tipo di sede di lavoro In presenza Retribuzione Intervallo .000,00 EUR all'anno

RDR SpA Società Benefit è una società leader nel settore del Ciclo Integrato delle Acque, specializzata nella progettazione, costruzione, gestione e manutenzione di opere acquedottistiche e impianti di trattamento acque su tutto il territorio nazionale.

Con l'ausilio delle sue controllate O.R.A. e DARF è in grado di servire i propri clienti in tutte le fasi del ciclo idrico, dalla raccolta al riutilizzo, divenendo di fatto il primo operatore nazionale in termini di fatturato.

Nel corso degli anni è stata protagonista di un’evoluzione continua e ha consolidato la propria presenza nel settore delle costruzioni e delle grandi opere pubbliche ed infrastrutturali, per conto di enti pubblici e delle più importanti società private italiane.

Stabilmente sulle tracce dell’innovazione e al costante impegno nell’ammodernamento delle proprie strutture, promotrice di molteplici progetti di ricerca e sviluppo nonché sensibile all’aggiornamento e formazione delle proprie risorse, ha rafforzato nel tempo la propria reputazione ed oggi è in grado di affrontare e risolvere qualsiasi problematica legata al Ciclo Integrato delle Acque, garantendo ai clienti l’alta qualità del lavoro svolto.

La risorsa che stiamo cercando sarà inserita all'interno dell’
Ufficio Ingegneria, Ricerca & Sviluppo e Innovazione
, per lo sviluppo di nuove metodologie di diagnostica e manutenzione predittiva degli asset elettromeccanici.

La risorsa si occuperà di:

• studiare e approfondire lo stato dell’arte delle tecniche ESA, con particolare riferimento a MCSA, EPVA, VSA, IPSA e metodologie di analisi spettrale applicate a motori elettrici e sistemi di pompaggio;
• analizzare segnali di corrente e tensione nel dominio del tempo e della frequenza, attraverso FFT, PSD, armoniche, sideband e altri indicatori diagnostici;
• individuare e caratterizzare le firme elettriche associate alle principali anomalie elettromeccaniche;
• studiare la correlazione tra anomalie, segnali misurati e possibili precursori di guasto;
• contribuire alla definizione di Health Indicators, Severity Factors e indici diagnostici utili alla valutazione dello stato di salute degli asset;
• analizzare dataset provenienti da impianti reali, sistemi di acquisizione e banchi prova aziendali;
• definire requisiti di acquisizione, frequenze di campionamento, finestre temporali e criteri di qualità del dato necessari alle analisi diagnostiche;
• collaborare alla progettazione e realizzazione di campagne sperimentali su motori, pompe ed elettropompe;
• confrontare i risultati dell’analisi elettrica con altre tecniche di Condition Monitoring, quali vibrazioni, temperatura e parametri di processo;
• contribuire alla costruzione di una matrice anomalie - firme elettriche - indicatori diagnostici;
• sviluppare procedure e metodologie per l’interpretazione sistematica dei segnali e dei grafici diagnostici;
• collaborare con università, centri di ricerca e partner tecnologici nell’ambito dei progetti aziendali di ricerca applicata;
• contribuire all’evoluzione degli algoritmi e delle piattaforme aziendali di monitoraggio predittivo;
• redigere report tecnici, documentazione scientifica e documentazione di progetto relativa alle attività svolte.

Il/la candidato/a ideale possiede una Laurea Magistrale in Ingegneria Elettrica
, preferibilmente con approfondimenti in macchine elettriche, convertitori e azionamenti, e mostra particolare interesse per l’analisi dei segnali, la diagnostica e la manutenzione predittiva.

Costituiranno titolo preferenziale:

tesi o attività di ricerca su macchine elettriche, diagnostica o signal processing;

conoscenza di MATLAB, Simulink e/o Python;

conoscenza di FFT, PSD e tecniche di analisi spettrale;

conoscenza di sistemi di acquisizione dati;

esperienza, anche accademica, nell’analisi di segnali di corrente e tensione.

La posizione offre l’opportunità di lavorare su progetti di ricerca applicata sviluppati in collaborazione con università e centri di ricerca, contribuendo allo sviluppo di nuove competenze e tecnologie aziendali nel campo della manutenzione predittiva.