Wind turbine fault detection through principal component analysis and statistical hypothesis testing
Visualitza/Obre
Cita com:
hdl:2117/91469
Tipus de documentArticle
Data publicació2016
EditorMDPI AG
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
This work addresses the problem of online fault detection of an advanced wind turbine benchmark under actuators (pitch and torque) and sensors (pitch angle measurement) faults of different type. The fault detection scheme starts by computing the baseline principal component analysis (PCA) model from the healthy wind turbine. Subsequently, when the structure is inspected or supervised, new measurements are obtained and projected into the baseline PCA model. When both sets of data are compared, a statistical hypothesis testing is used to make a decision on whether or not the wind turbine presents some fault. The effectiveness of the proposed fault-detection scheme is illustrated by numerical simulations on a well-known large wind turbine in the presence of wind turbulence and realistic fault scenarios.
CitacióPozo, F., Vidal, Y. Wind turbine fault detection through principal component analysis and statistical hypothesis testing. A: 5th International Conference Smart and Multifunctional Materials Structures & Systems. "Energies" 2016, vol. 9, issue 1: 3.
ISSN1996-1073
Col·leccions
- Departament de Matemàtiques - Articles de revista [3.265]
- CoDAlab - Control, Dades i Intel·ligència Artificial - Articles de revista [285]
- CoDAlab - Control, Dades i Intel·ligència Artificial - Ponències/Comunicacions de congressos [189]
- Departament de Matemàtiques - Ponències/Comunicacions de congressos [1.080]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
2016_34_CIMTEC_poz_vid.pdf | 202,5Kb | Visualitza/Obre |