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J-GLOBAL ID：201202264307753132   整理番号：12A0733724

SCADAデータに基づく風力タービン振動のモニタリング

Monitoring Wind Turbine Vibration Based on SCADA Data

著者 (2件)： ZHANG Zijun (Univ. Iowa, IA) ,  KUSIAK Andrew (Univ. Iowa, IA)
資料名： Journal of Solar Energy Engineering  (Journal of Solar Energy Engineering)
巻： 134  号： 2  ページ： 021004.1-021004.12  発行年： 2012年05月 
JST資料番号： H0641A  ISSN： 0199-6231  CODEN： JSEEDO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ウィンドファームの管理は,風予測や風車の運転とメインテナンスなどのタスクがあるため難題である。風車の状態監視ベースのメインテナンスは,風車パラメータに依拠し,故障の検出は有用であるが,好ましい解決策は,何時故障が発生するか求めることで,データマイニングで,この難題に対処できる。本研究は,風車駆動装置とタワーで収集された振動データを持ちるモニタリングモデルを開発することである。風力タービン振動の異常を検知するための3つのモデルが検討されている。モデルは,監視制御とデータ取得(SCADA)データから導き出された。風力タービンの振動が,伝達装置とタワーの加速により特徴付けられ,教師なしデータマイニング・アルゴリズムと K-Means クラスタリングアルゴリズムが1つのモデルの開発に適用され,管理図の概念を用いて,他の2つのモデルが開発された。風力タービン振動のモニタリングに関する3つのモデルの能力が,SCADA工業データにより確証された。

シソーラス用語： *データマイニング ,  データ解析 ,  *風車 ,  アルゴリズム ,  監視 ,  *監視制御システム ,  機械振動 ,  *振動
準シソーラス用語： データマイニング解析 ,  風力タービン ,  *クラスタリングアルゴリズム ,  状態監視

分類 (1件)： 送風機,圧縮機,風車  (QD03000U)

タイトルに関連する用語 (3件)： SCADA ,  風力タービン ,  モニタリング