Structural damage classification in a jacket-type wind-turbine foundation using principal component analysis and extreme gradient boosting
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/354899
Tipus de documentArticle
Data publicació2021-04-13
EditorMultidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
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
ProjecteDESARROLLO Y VALIDACION DE SISTEMAS DE MONITORIZACION INTELIGENTE, ESTRATEGIAS DE CONTROL DEL PITCH Y DE AMORTIGUACION ESTRUCTURAL PARA AEROGENERADORES OFFSHORE FLOTANTES (AEI-DPI2017-82930-C2-1-R)
SIMULACION IN VIVO DEL EFECTO DE LA HIPOXIA Y LA DOSIS DEL FARMACO EN EL CRECIMIENTO DEL GLIOBLASTOMA (AEI-PGC2018-097257-B-C33)
SIMULACION IN VIVO DEL EFECTO DE LA HIPOXIA Y LA DOSIS DEL FARMACO EN EL CRECIMIENTO DEL GLIOBLASTOMA (AEI-PGC2018-097257-B-C33)
Abstract
Damage classification is an important topic in the development of structural health monitoring systems. When applied to wind-turbine foundations, it provides information about the state of the structure, helps in maintenance, and prevents catastrophic failures. A data-driven pattern-recognition methodology for structural damage classification was developed in this study. The proposed methodology involves several stages: (1) data acquisition, (2) data arrangement, (3) data normalization through the mean-centered unitary group-scaling method, (4) linear feature extraction, (5) classification using the extreme gradient boosting machine learning classifier, and (6) validation applying a 5-fold cross-validation technique. The linear feature extraction capabilities of principal component analysis are employed; the original data of 58,008 features is reduced to only 21 features. The methodology is validated with an experimental test performed in a small-scale wind-turbine foundation structure that simulates the perturbation effects caused by wind and marine waves by applying an unknown white noise signal excitation to the structure. A vibration-response methodology is selected for collecting accelerometer data from both the healthy structure and the structure subjected to four different damage scenarios. The datasets are satisfactorily classified, with performance measures over 99.9% after using the proposed damage classification methodology.
CitacióLeon-Medina, J.X. [et al.]. Structural damage classification in a jacket-type wind-turbine foundation using principal component analysis and extreme gradient boosting. "Sensors", 13 Abril 2021, vol. 21, núm. 8, p. 2748:1-2748:29.
ISSN1424-8220
Versió de l'editorhttps://www.mdpi.com/1424-8220/21/8/2748
Col·leccions
- Departament de Matemàtiques - Articles de revista [3.261]
- LaCàN - Mètodes Numèrics en Ciències Aplicades i Enginyeria - Articles de revista [589]
- CoDAlab - Control, Dades i Intel·ligència Artificial - Articles de revista [285]
- Doctorat en Enginyeria Sísmica i Dinàmica Estructural - Articles de revista [24]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
2021_60_SENSORS_leo_ana_par_tib_poz_XGBOOST.pdf | Article principal | 27,72Mb | Visualitza/Obre |