Fault Detection of Wind Turbine Sensors Using Artificial Neural Networks
المؤلفون المشاركون
Kavaz, Ayse Gokcen
Barutcu, Burak
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-12-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper proposes a method for sensor validation and fault detection in wind turbines.
Ensuring validity of sensor measurements is a significant part in overall condition monitoring as sensor faults lead to incorrect results in monitoring a system’s state of health.
Although identifying abrupt failures in sensors is relatively straightforward, calibration drifts are more difficult to detect.
Therefore, a detection and isolation technique for sensor calibration drifts on the purpose of measurement validation was developed.
Temperature sensor measurements from the Supervisory Control and Data Acquisition system of a wind turbine were used for this aim.
Low output rate of the measurements and nonlinear characteristics of the system drive the necessity to design an advanced fault detection algorithm.
Artificial neural networks were chosen for this purpose considering their high performance in nonlinear environments.
The results demonstrate that the proposed method can effectively detect existence of calibration drift and isolate the exact sensor with faulty behaviour.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Kavaz, Ayse Gokcen& Barutcu, Burak. 2018. Fault Detection of Wind Turbine Sensors Using Artificial Neural Networks. Journal of Sensors،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201579
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Kavaz, Ayse Gokcen& Barutcu, Burak. Fault Detection of Wind Turbine Sensors Using Artificial Neural Networks. Journal of Sensors No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201579
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Kavaz, Ayse Gokcen& Barutcu, Burak. Fault Detection of Wind Turbine Sensors Using Artificial Neural Networks. Journal of Sensors. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1201579
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1201579
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