Fault Detection and Isolation in Wind Turbine sensor and actuator

Publish Year: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,245

This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

IWEC01_064

تاریخ نمایه سازی: 23 خرداد 1392

Abstract:

In this paper, a Fault Detection and Isolation (FDI) method is developed for wind turbine sensors and actuators based on a data driven approach. In the presence of high stochastic wind and noisy sensors FDI is a challenging problem. This problem is crucial when, implementation of wind turbine is very complex and high nonlinear. Thus the use of data driven method seems to be very suitable in this case. Here a Decision Tree classifier is used for Fault Detection (FD) and another Decision Tree classifier is used for Fault Isolation (FI) step. Some representative simulation results are given to show the effectiveness of the FDI method.

Keywords:

Wind Turbine , Fault Detection and Isolation , Feature Extraction , Wavelet Coefficient

Authors

Vahid Pashazadeh

School of Electrical and Computer Eng., University. of Tehran

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :
  • Sensorه [1] X. Wei, M. Verhaegen, and T. van Engelen, ...
  • P. F. Odgaard and J. Stoustrup, "Unknown input observer based ...
  • J. Dong and M. Verhaegen, "Data driven fault detection and ...
  • N. Laouti, N. S he ibat-Othman, and S. Othman, "Support ...
  • C. Svard and M. Nyberg. Automated design of an FDI ...
  • B. Ayalew and P. Pisu. Robust fault diagnosis for a ...
  • نمایش کامل مراجع