Detection of Emerging Faults on Industrial Gas Turbines Using Extended Gaussian Mixture Models
المؤلفون المشاركون
Zhang, Yu
Bingham, Chris
Martínez-García, Miguel
Cox, Darren
المصدر
International Journal of Rotating Machinery
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-05-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper extends traditional Gaussian mixture model (GMM) techniques to provide recognition of operational states and detection of emerging faults for industrial systems.
A variational Bayesian method allows a GMM to cluster with its mixture components to facilitate the extraction of steady-state operational behaviour; this is recognised as being a primary factor in reducing the susceptibility of alternative prognostic/diagnostic techniques, which would initiate false-alarms resulting from control set-point and load changes.
Furthermore, a GMM with an outlier component is discussed and applied for direct novelty/fault detection.
An advantage of the variational Bayesian method over traditional predefined thresholds is the extraction of steady-state data during both full- and part-load cases, and a primary advantage of the GMM with an outlier component is its applicability for novelty detection when there is a lack of prior knowledge of fault patterns.
Results obtained from the real-time measurements on the operational industrial gas turbines have shown that the proposed technique provides integrated preprocessing, benchmarking, and novelty/fault detection methodology.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Yu& Bingham, Chris& Martínez-García, Miguel& Cox, Darren. 2017. Detection of Emerging Faults on Industrial Gas Turbines Using Extended Gaussian Mixture Models. International Journal of Rotating Machinery،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169562
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Yu…[et al.]. Detection of Emerging Faults on Industrial Gas Turbines Using Extended Gaussian Mixture Models. International Journal of Rotating Machinery No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169562
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Yu& Bingham, Chris& Martínez-García, Miguel& Cox, Darren. Detection of Emerging Faults on Industrial Gas Turbines Using Extended Gaussian Mixture Models. International Journal of Rotating Machinery. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1169562
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1169562
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