Fault detection and isolation in wind turbines using PCA and statistical hypothesis testing
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/106200
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2016-06-08
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This project aims to demonstrate the effectiveness of two fault detection
strategies from a wind turbine’s structure, based on obtaining a baseline
pattern through the principal component analysis (PCA) on the healthy state of
the device’s structure. The data obtained from the structure which we want to
check its integrity is projected to the pattern so that we can establish two
different hypothesis tests –univariate and multivariate statistical inference- to
define whether the structure is damaged or not. It also aims to use these
strategies to detect what type of fault affects the wind turbine. To verify the
correct operation of the fault detection plans, we will analyse data from
structures affected by different types of faults that have been generated from
a simulator (FAST software). Thus, we can tell if we are able to distinguish
data from a healthy wind turbine or from a faulty one.
TitulacióGRAU EN ENGINYERIA MECÀNICA (Pla 2009)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
TFG.pdf | 2,029Mb | Visualitza/Obre |