Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Ensemble of feature extraction methods to improve the structural damage classification in a wind turbine foundation

Leon-Medina Jersson X., Parés Núria, Anaya Maribel, Tibaduiza Diego A., Pozo Francesc

Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences

|

2023

|

Vol. 71, nr 3

art. no. e144606

EN

The condition monitoring of offshore wind power plants is an important topic that remains open. This monitoring aims to lower the maintenance cost of these plants. One of the main components of the wind power plant is the wind turbine foundation. This study describes a data-driven structural damage classification methodology applied in a wind turbine foundation. A vibration response was captured in the structure using an accelerometer network. After arranging the obtained data, a feature vector of 58 008 features was obtained. An ensemble approach of feature extraction methods was applied to obtain a new set of features. Principal Component Analysis (PCA) and Laplacian eigenmaps were used as dimensionality reduction methods, each one separately. The union of these new features is used to create a reduced feature matrix. The reduced feature matrix is used as input to train an Extreme Gradient Boosting (XGBoost) machine learning-based classification model. Four different damage scenarios were applied in the structure. Therefore, considering the healthy structure, there were 5 classes in total that were correctly classified. Five-fold cross validation is used to obtain a final classification accuracy. As a result, 100% of classification accuracy was obtained after applying the developed damage classification methodology in a wind-turbine offshore jacket-type foundation benchmark structure.

2

A fuzzy logic system to detect and classify faults for laboratory prototype model of TCSC compensated transmission line

Bhupendra Kumar, Anamika Yadav

Journal of Power Technologies

|

2019

|

Vol. 99, nr 1

49--57

EN

In this paper, an expert system-based fault detection and classification scheme is developed for a laboratory prototype model of TCSC compensated long transmission line (thyristor controlled series compensator). The equivalent model of laboratory prototype system is simulated in MATLAB Simulink. An expert system based on fuzzy logic is developed by using threephase voltage and current signals from single end measurements. Obtained voltage and current signals are pre-processed with Discrete Fourier Transform (DFT) to obtain the fundamental component of these signals. Further zero sequence current and obtained fundamental voltage and current signals are used to develop a fuzzy inference system (FIS) for shunt fault detection and classification task. There are three different FISs developed for three individual phases of the transmission system and one FIS is developed for zero sequence current signal, which provides ground involvement information. The combined binary output of the developed four FISs provides fault classification. The performance of the developed FISs is rigorously tested with the variation of different fault parameters, and different location of the TCSC. The simulated results indicate that the proposed scheme performance is reliable in its zone of protection.

3

A relaying scheme for detection and classification of shunt faults in six-phase transmission system based on DFT-FIS approach

Ashok V., Yadav A.

Journal of Power Technologies

|

2018

|

Vol. 98, nr 2

202--211

EN

Hitherto many schemes based on the fuzzy system have been protected by a three-phase transmission system, but not by a six-phase transmission system. This paper sets out a novel protection scheme based on DFT-FIS approach for detection/classification of shunt faults in a six-phase transmission system. In this scheme, two separate DFT-FIS modules have been designed to detect the presence of fault in any of the six-phase(s) and to identify the presence of ground in the fault loop, thus classifying all 120 types of fault in a six-phase transmission line. The six-phase voltage and current signals are collected at one end of the transmission line only, thus circumvent dependence on a communication link for remote end data. A widerange of fault simulation studies were carried out in MATLAB/Simulink environment for all possible shunt fault combinations by varying fault locations, fault inception angle, fault resistance, short circuit capacity (SCC) of the source and at various fault conditions such as: close-in faults, remote-end faults, high resistance faults, including CT saturation. Furthermore, the relay operation time in fault detection/classification is less than one-cycle (<16.67ms) and since the scheme does not experience any malfunction it is deemed reliable and adaptable.

4

Supervised and unsupervised learning process in damage classification of rolling element bearings

Strączkiewicz M., Czop P., Barszcz T.

Diagnostyka

|

2016

|

Vol. 17, No. 2

71--80

EN

Damage classification plays a crucial role in the process of management in nearly every branch of industry. In fact, is becomes equally important as damage detection, since it can provide information of malfunction severity and hence lead to improvement of a production or manufacturing process. Within this paper selected supervised and unsupervised pattern recognition methods are employed for this purpose. The attention of the authors is given to assessment of selection, performance benchmarking and applicability of selected pattern recognition methods. The investigation is performed on the data collected using an experimental test grid and rolling element bearing with deteriorating condition of an outer race.

PL

Klasyfikacja uszkodzeń odgrywa ważną rolę w procesie zarządzania w niemalże każdej gałęzi przemysłu. W rzeczywistości staje się ona równie istotna co samo wykrywanie uszkodzenia ponieważ pozwala określić stopień uszkodzenia, a co za tym idzie, poprawić efektywność zarządzania zakładem przemysłowym. W tym celu wykorzystano wybrane nadzorowane i nienadzorowane metody rozpoznawania wzorców. W artykule zwrócono uwagę na ocenę wyboru, porównanie wydajności oraz możliwości wykorzystania tych metod. Analiza przeprowadzona została na danych zgromadzonyh na eksperymentalnym stanowisku testowym, gdzie obserwowany jest stan łożyska tocznego z pogłębiającym się uszkodzeniem bieżni zewnętrznej.

5

Możliwe rozbieżności w ocenach stanu technicznego przewodów kanalizacyjnych

Kuliczkowska E.

Instal

|

2014

|

nr 10

79--82

PL

Uzasadniono celowość kwalifikowania przewodów kanalizacyjnych badanych techniką CCTV do poszczególnych klas stanu technicznego. Bazując na doświadczeniach różnych krajów wskazano na problemy związane z poprawnością dokonywanych ocen stanu technicznego przewodów kanalizacyjnych oraz kwalifikowania ich do określonych klas. Wskazano na trendy w zakresie doskonalenia metod oceny stanu technicznego przewodów kanalizacyjnych.

EN

Problems of prioritization of CCTV inspected sewer to one of the five classes of sewer condition were shown. Based on the experiences of different countries, divergences of the most popular methods of sewer assessment were analyzed. Trends of improvement of the most popular methods were presented.

6

Analiza intensywności uszkodzeń taśm z linkami stalowymi i tkaninami w KWB "Turów"

Jurdziak L.

Górnictwo Odkrywkowe

|

2005

|

Vol. 47, nr 4-5

38-46

PL

Każde naprawione uszkodzenie w KWB "Turów" jest rejestrowane zgodnie z Jednolitą Klasyfikacją Uszkodzeń (JKU), która zawiera 13 rodzajów uszkodzeń taśm i 5 klas intensywności. Analiza uszkodzeń taśm skoncentrowana jest na intensywności uszkodzeń i ich porównaniu dla taśm tekstylnych i taśm z linkami stalowymi zarówno pod względem liczby uszkodzeń jak i ich powierzchni. Zazwyczaj uszkodzenia taśm tekstylnych były naprawione nieco później (gdy intensywność uszkodzenia była większa) niż uszkodzenia taśm tyu Sti miały nieco większą powierzchnię dla wszystkich klas uszkodzeń poza wytartymi obrzeżami. Intensywność uszkodzenia może stanowić dobry wskaźnik właściwej reakcji zespołów obsługujących taśmy, a ich porównanie mogłoby być pomocne przy ocenie jakości ich pracy. Brak danych o czasach procy taśm dla uszkodzenia uniemożliwił przeprowadzenie bardziej zaawansowanych analiz statystycznych. Zgromadzone w kopalnianych bazach dane zawierają wartościowe informacje, które można uzyskać podczas takich analiz.

EN

Each repaired belt damage in the "Turów" lignite mine is recorded according to the Uniform Classification of Belt Failures (UCoCBF), which contains 13 belt failure types and 5 damage intensities. Analysis of belt failure is focused on damage intensities and their comparison in textile ad steel cord belts in respect of both number of failures as well as in area of damages. Generally damages of textile belts have been repaired a bit later (when intensity is higher) than failures of steel cord belts and a greater area of damages for all failure types but worn edges. Intensity of belt damage can be used as a good indicator of proper reaction of belt maintenance teams and such comparison could be helpful in quality evaluation of their work. Lack of data about belts operating times until their failures unable application of more sophisticated statistical analysis. Data gathered in mines databases contain valuable information which could be obtained during such analysis.

7

Metody uczenia się maszyn w diagnostyce układów biegowych pojazdów szynowych za pomocą sygnałów wibroakustycznych

Dembski J., Jędruch W.

Pojazdy Szynowe

|

2000

|

nr 3

4-15

PL

W artykule przedstawiono rezultaty pracy badawczej związanej z diagnozowaniem układów biegowych pojazdów szynowych za pomocą sygnałów wibroakustycznych. Po krótkim omówieniu metod uczenia się maszyn podane zostały podstawowe wiadomości o najnowszych systemach obliczeniowych, tzw. sieciach neuronowych i drzewach decyzyjnych. W części podstawowej artykułu zaprezentowana została metoda przetwarzania sygnałów wibroakustycznych zarejestrowanych podczas wstępnych badań poligonowych oraz wyniki zastosowania sztucznych sieci neuronowych i drzew decyzyjnych do klasyfikacji uszkodzeń W zakończeniu wskazano na pozytywne rokowania metody.

EN

In this article the results of the research work connected with diagnosis the running systems of rail vehicles by means of the vibroacoustic signais are presented. The basic information about the latest computational systems so-called : neuron networks and decision tree are presented after short discussion the methods of learning the machines. In the essential part of this article the method of processing the vibroacoustic signals recorded during the preliminary range works and the results of using the artificial neuron networks and decision trees to classification the failures. At the end the positive expectations of this method are pointed.