An Effective Fault Feature Extraction Method for Gas Turbine Generator System Diagnosis
المؤلفون المشاركون
Wong, Pak Kin
Yang, Zhixin
Zhong, Jianhua
Wang, Xianbo
Liang, JieJunYi
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-04-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Fault diagnosis is very important to maintain the operation of a gas turbine generator system (GTGS) in power plants, where any abnormal situations will interrupt the electricity supply.
The fault diagnosis of the GTGS faces the main challenge that the acquired data, vibration or sound signals, contain a great deal of redundant information which extends the fault identification time and degrades the diagnostic accuracy.
To improve the diagnostic performance in the GTGS, an effective fault feature extraction framework is proposed to solve the problem of the signal disorder and redundant information in the acquired signal.
The proposed framework combines feature extraction with a general machine learning method, support vector machine (SVM), to implement an intelligent fault diagnosis.
The feature extraction method adopts wavelet packet transform and time-domain statistical features to extract the features of faults from the vibration signal.
To further reduce the redundant information in extracted features, kernel principal component analysis is applied in this study.
Experimental results indicate that the proposed feature extracted technique is an effective method to extract the useful features of faults, resulting in improvement of the performance of fault diagnosis for the GTGS.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhong, Jianhua& Liang, JieJunYi& Yang, Zhixin& Wong, Pak Kin& Wang, Xianbo. 2016. An Effective Fault Feature Extraction Method for Gas Turbine Generator System Diagnosis. Shock and Vibration،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1120079
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhong, Jianhua…[et al.]. An Effective Fault Feature Extraction Method for Gas Turbine Generator System Diagnosis. Shock and Vibration No. 2016 (2016), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1120079
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhong, Jianhua& Liang, JieJunYi& Yang, Zhixin& Wong, Pak Kin& Wang, Xianbo. An Effective Fault Feature Extraction Method for Gas Turbine Generator System Diagnosis. Shock and Vibration. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1120079
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1120079
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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