![](/images/graphics-bg.png)
Fault Detection and Diagnosis for Gas Turbines Based on a Kernelized Information Entropy Model
المؤلفون المشاركون
Wang, Weiying
Xu, Zhiqiang
Tang, Rui
Wu, Wei
Li, Shu-ying
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-08-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Gas turbines are considered as one kind of the most important devices in power engineering and have been widely used in power generation, airplanes, and naval ships and also in oil drilling platforms.
However, they are monitored without man on duty in the most cases.
It is highly desirable to develop techniques and systems to remotely monitor their conditions and analyze their faults.
In this work, we introduce a remote system for online condition monitoring and fault diagnosis of gas turbine on offshore oil well drilling platforms based on a kernelized information entropy model.
Shannon information entropy is generalized for measuring the uniformity of exhaust temperatures, which reflect the overall states of the gas paths of gas turbine.
In addition, we also extend the entropy to compute the information quantity of features in kernel spaces, which help to select the informative features for a certain recognition task.
Finally, we introduce the information entropy based decision tree algorithm to extract rules from fault samples.
The experiments on some real-world data show the effectiveness of the proposed algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Weiying& Xu, Zhiqiang& Tang, Rui& Li, Shu-ying& Wu, Wei. 2014. Fault Detection and Diagnosis for Gas Turbines Based on a Kernelized Information Entropy Model. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050352
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Weiying…[et al.]. Fault Detection and Diagnosis for Gas Turbines Based on a Kernelized Information Entropy Model. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050352
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Weiying& Xu, Zhiqiang& Tang, Rui& Li, Shu-ying& Wu, Wei. Fault Detection and Diagnosis for Gas Turbines Based on a Kernelized Information Entropy Model. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1050352
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1050352
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)