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J-GLOBAL ID：201702250061726226   整理番号：17A1029426

ディープニューラルネットワークを用いた風力タービン歯車箱故障同定【Powered by NICT】

Wind Turbine Gearbox Failure Identification With Deep Neural Networks

著者 (5件)： Wang Long (Department of Systems Engineering and Engineering Management, College of Science and Engineering, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong) ,  Zhang Zijun (Department of Systems Engineering and Engineering Management, College of Science and Engineering, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong) ,  Long Huan (Department of Systems Engineering and Engineering Management, College of Science and Engineering, City University of Hong Kong, Kowloon, Hong Kong) ,  Xu Jia (Centre of Wind Farm Data Analysis and Performance Optimization, China Longyuan Power Group Corporation Ltd., Beijing, China) ,  Liu Ruihua (Centre of Wind Farm Data Analysis and Performance Optimization, China Longyuan Power Group Corporation Ltd., Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 13  号： 3  ページ： 1360-1368  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  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： 監視制御とデータ収集システムにおける潤滑剤圧力データに基づく風力タービン(WT)歯車箱の健康をモニタリングの実現可能性を本報で検討した。深層ニューラルネットワーク(DNN)に基づく,フレームワークは,WT歯車箱の状態監視やそれらの切迫した故障を同定するために開発した。,k最近傍,最小絶対収縮及び選択演算子,リッジ回帰(海嶺),サポートベクトルマシン,浅いニューラルネットワークだけでなく,DNN,六データマイニングアルゴリズムは潤滑剤圧力をモデル化するために適用した。先進データ駆動モデルの比較解析を行い,DNNモデルが最も正確であった。DNNモデルの過剰適合を防ぐために,DNN訓練プロセスに適用したドロップアウトアルゴリズム。計算結果は,予測誤差は歯車箱故障の発生前にシフトすることを示した。指数加重移動平均管理図がシフトを検出するための基準を導出するために使用した。提案したモニタリング法の有効性は,中国の風力発電所からの実際の例を調べることにより実証し,油温データに基づく歯車箱監視に対するベンチマークした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *故障 ,  予測誤差 ,  風力発電所 ,  サポートベクトルマシン ,  データ収集システム ,  管理図 ,  *ニューラルネットワーク ,  *風車 ,  ベンチマーク ,  モデリング ,  潤滑剤 ,  *歯車箱 ,  中華人民共和国
準シソーラス用語： データ駆動 ,  状態監視 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 風力発電  (NB03120Q) ,  数値計算  (JE02000J) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  電動機  (NB07030U) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： ディープニューラルネットワーク ,  風力タービン ,  歯車箱 ,  故障 ,  同定