A CBA-KELM-Based Recognition Method for Fault Diagnosis of Wind Turbines with Time-Domain Analysis and Multisensor Data Fusion
المؤلفون المشاركون
Long, Xiafei
Yang, Ping
Guo, Hongxia
Zhao, Zhuoli
Wu, Xiwen
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-03-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Fault diagnosis technology (FDT) is an effective tool to ensure stability and reliable operation in wind turbines.
In this paper, a novel fault diagnosis methodology based on a cloud bat algorithm (CBA)-kernel extreme learning machines (KELM) approach for wind turbines is proposed via combination of the multisensor data fusion technique and time-domain analysis.
First, the derived method calculates the time-domain indices of raw signals, and the fused time-domain indexes dataset are obtained by the multisensor data fusion.
Then, the CBA-based KELM recognition model that can identify fault patterns of a wind turbine gearbox (WTB) is automatically established with the fused dataset.
The dataset includes a large number of samples involving 6 fault types under different operational conditions by 5 accelerometers.
The effectiveness and feasibility of this proposed method are proved by adopting the datasets originated from the test rig, and it achieves a diagnostic accuracy of 96.25%.
Finally, compared with the other peer-to-peer methods, the experimental classification results show that the proposed CBA-KELM technique has the best performances.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Long, Xiafei& Yang, Ping& Guo, Hongxia& Zhao, Zhuoli& Wu, Xiwen. 2019. A CBA-KELM-Based Recognition Method for Fault Diagnosis of Wind Turbines with Time-Domain Analysis and Multisensor Data Fusion. Shock and Vibration،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211530
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Long, Xiafei…[et al.]. A CBA-KELM-Based Recognition Method for Fault Diagnosis of Wind Turbines with Time-Domain Analysis and Multisensor Data Fusion. Shock and Vibration No. 2019 (2019), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211530
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Long, Xiafei& Yang, Ping& Guo, Hongxia& Zhao, Zhuoli& Wu, Xiwen. A CBA-KELM-Based Recognition Method for Fault Diagnosis of Wind Turbines with Time-Domain Analysis and Multisensor Data Fusion. Shock and Vibration. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1211530
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1211530
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