Fault detection in wind turbines using PCA and statistical hypothesis testing
Document typeBachelor thesis
Date2016-06-08
Rights accessOpen Access
Abstract
L’augment de la mida dels aerogeneradors per la generació d’electricitat i la seva construcció en llocs remots per maximitzar la producció suposa un augment en costos de manteniment i operació. Per tal de reduir aquests costos, eliminar manteniments programats i millorar la seguretat, apareix la necessitat de sistemes de control a distància. Structural health monitoring és el procés d’implantació d’una estratègia de detecció de fallades a l’estructura. Aplicat als aerogeneradors, fins i tot en condicions de vent canviants és necessària la detecció de dany. La primera part del projecte millora una metodologia prèviament aplicada als aerogeneradors (inferència estadística simple) reduint el temps de detecció; el segon mètode aplicat utilitza la inferència múltiple per detectar dany. Ambdós mètodes són provats per 24 mostres d’aerogeneradors en diferents condicions (sanes i danyades), i els resultats són encoratjadors: utilitzant la inferència simple el temps de detecció és reduït fins obtenir una detecció gairebé instantània; alhora, aquest projecte serveix com a prova pilot amb la inferència múltiple utilitzada per la detecció de dany en aerogeneradors, amb una correcta diagnosis d’estructures sanes i danyades.
Collections
Files | Description | Size | Format | View |
---|---|---|---|---|
01_TFG.pdf | 3,045Mb | View/ |
Except where otherwise noted, content on this work is licensed under a Creative Commons license:
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Spain