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J-GLOBAL ID:202102262217950499   整理番号:21A1008934

選択的アンサンブルスモールワールドニューラルネットワークを用いた風力タービンにおけるピッチシステムの動的故障監視【JST・京大機械翻訳】

Dynamic Fault Monitoring of Pitch System in Wind Turbines using Selective Ensemble Small-World Neural Networks
著者 (2件):
資料名:
巻: 12  号: 17  ページ: 3256  発行年: 2019年 
JST資料番号: U7016A  ISSN: 1996-1073  CODEN: ENERGA  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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ピッチシステム故障は,主に,風力タービンが動的および可変環境で動作するので,主に発生する。従来のモニタリング戦略は,特に急速に変化する風が発生する場合,ほとんどの場合,故障を連続同定する限界を示す。Supervisory Control and Data Acquisition(SCADA)データを用いて,最もピッチ故障を診断するために,新しい選択的アンサンブルモニタリング戦略を提示した。提案した戦略は5段階から成る。第一段階の間,SCADAデータをタービン4つの作動状態に従って分割した。相関情報エントロピー(CIE)と10の指標を用いて,分割データの相関信号と抽出特徴をそれぞれ選択した。第2ステップの間,多重小Worldニューラルネットワーク(SWNN)をアンサンブルメンバーとして確立した。第3ステップに関して,すべての特徴をランダムにサンプリングして,SWNNメンバーを訓練した。第4ステップは,適切なアンサンブルメンバーを選択するための改良グローバル相関法を用いて,第5ステップでは,選択したメンバーを融合し,重みづけ積分アプローチに基づく最終分類結果を得る。従来の手法と比較して,提案したアンサンブル戦略は短い遅延時間内で93.8%以上の有効精度を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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風力発電  ,  風力エネルギー 
引用文献 (36件):
  • Lin, Y.G.; Tu, T.; Liu, H.W.; Li, W. Fault analysis of wind turbines in China. Renew. Sustain. Energy Rev. 2016, 55, 482-490.
  • Nandi, T.N.; Herrig, A.; Brasseur, J.G. Non-steady wind turbine response to daytime atmospheric turbulence. Phil. Trans. R. Soc. A 2017, 375, 20160103.
  • Churchfield, M.J.; Lee, S.; Michalakes, J.; Moriarty, P.J. A numerical study of the effects of atmospheric and wake turbulence on wind turbine dynamics. J. Turbul. 2012, 13, N14.
  • Laks, J.; Pao, L.; Wright, A.; Kelley, N.; Jonkman, B. The use of preview wind measurements for blade pitch control. Mechatronics 2011, 21, 668-681.
  • Kelley, N.; Hand, M.; Larwood, S.; McKenna, E. The NREL large-scale turbine inflow and response experiment- Preliminary results. In Proceedings of the 2002 ASME Wind Energy Symposium, Reno, NV, USA, 14-17 January 2002; pp. 412-426.
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