지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 93 - 105 (13page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
Continuous fatigue information is essential for the structural health monitoring (SHM) of wind turbines. Faults, such as sensor failure, data loss, and cable disconnection, can result in a total loss of SHM. To avoid such a malfunction, machine learning algorithms and polynomial curve fitting are suggested to predict the missing fatigue data from the otherwise known measurement data. Artificial neural networks showed the best prediction performance. Decision trees and regularized linear regression are also powerful alternatives.
목차
Abstract
1. 서론
2. 피로하중 예측 방법
3. 피로하중 예측 방법 비교
4. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Martinez-Luengo, M., Kolios, A., and Wang, L., Structural Health Monitoring of Offshore Wind Turbines: A Review through the Statistical Pattern Recognition Paradigm, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 64, pp. 91-105, 2016.
Liu, W. Y., Tang, B. P., Han, J. G., Lu, X. N., Hu, N. N., and He, Z. Z., The Structure Healthy Condition Monitoring and Fault Diagnosis Methods in Wind Turbines: A Review, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 44, pp. 466-472, 2015.
Bagheri, A. and Kourehli, S., Damage Detection of Structures under Earthquake Excitation using Discrete Wavelet Analysis, Asian Journal of Civil Engineering, Vol. 14, pp. 289-304, 2013.
Kolios, A. J. and Martinez Luengo, M., Operational Management of Offshore Energy Assets, Journal of Physics: Conference Series, 2016.
Kolios, A., Chahardehi, A., and Brennan, F., Experimental Determination of the Overturning Moment and Net Lateral Force Generated by a Novel Vertical Axis Wind Turbine: Experiment Design Under Load Uncertainty, Experimental Techniques, Vol. 37, pp. 7-14, 2013.
Liu, W. Y., Tang, B. P., Han, J. G., Lu, X. N., Hu, N. N., and He, Z. Z., The Structure Healthy Condition Monitoring and Fault Diagnosis Methods in Wind Turbines: A Review, Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 44, pp. 466-472, 2015.
Bagheri, A. and Kourehli, S., Damage Detection of Structures under Earthquake Excitation using Discrete Wavelet Analysis, Asian Journal of Civil Engineering, Vol. 14, pp. 289-304, 2013.
Kolios, A. J. and Martinez Luengo, M., Operational Management of Offshore Energy Assets, Journal of Physics: Conference Series, 2016.
Kolios, A., Chahardehi, A., and Brennan, F., Experimental Determination of the Overturning Moment and Net Lateral Force Generated by a Novel Vertical Axis Wind Turbine: Experiment Design Under Load Uncertainty, Experimental Techniques, Vol. 37, pp. 7-14, 2013.
함께 읽어보면 좋을 논문
논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!
-
FATIGUE LOAD ESTIMATION OF WIND TURBINE COMPONENTS BY USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
AFORE
2017 .11
-
Design of a wind turbine condition monitoring model based on artificial neural network
대한전기학회 학술대회 논문집
2021 .07
-
A review on deep learning-based structural health monitoring of civil infrastructures
Smart Structures and Systems, An International Journal
2019 .01
-
풍력발전기 부품 하중간의 상관관계 파악에 있어 인공신경망의 적용
한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집
2017 .09
-
풍력발전시스템 하중예측을 위한 인공지능 알고리즘 개발
한국태양에너지학회 학술대회논문집
2021 .05
-
Analysis of Wind Turbine Fatigue Load Data Model
ICPE(ISPE)논문집
2019 .05
-
기계학습을 이용한 풍력발전 하중 예측
한국신·재생에너지학회 학술대회 초록집
2017 .05
-
인공신경망을 적용한 다양한 금속 노치의 피로DB 기반 피로수명 예측
한국생산제조학회 학술발표대회 논문집
2024 .12
-
풍속 데이터의 공간정보가 풍력 발전 효율 증대에 미치는 영향 분석
한국유체기계학회 학술대회 논문집
2022 .11
-
인공신경망을 이용한 풍속 예측 시 지형 및 거리가 미치는 영향 분석 : 대한민국의 사례 연구
대한기계학회 춘추학술대회
2015 .11
-
Comparison of the effectiveness of various neural network models applied to wind turbine condition diagnosis
한국산업정보학회논문지
2023 .10
-
FATIGUE ANALYSIS OF 12MW WIND TURBINE BLADES USING THE MARKOV MATRIX
AFORE
2017 .11
-
LSTM을 이용한 풍력터빈 타워의 하중예측 및 분석
한국태양에너지학회 학술대회논문집
2023 .11
-
Deep learning-based anomaly detection in acceleration data of long-span cable-stayed bridges
Smart Structures and Systems, An International Journal
2024 .02
-
Fatigue Analysis of Tripod wind turbine support structure
대한용접학회 특별강연 및 학술발표대회 개요집
2021 .05
-
Capturing research trends in structural health monitoring using bibliometric analysis
Smart Structures and Systems, An International Journal
2022 .02
-
학교 실내 PM2.5 농도 예측모델 개발
대한건축학회 학술발표대회 논문집
2021 .04
-
인공 신경망을 이용한 316L 스테인리스강의 온도별 피로 물성 예측
대한기계학회 춘추학술대회
2018 .02
-
원전 피로 감시 시스템 개발 및 적용 현황
한국압력기기공학회 논문집
2017 .12
-
인공신경망을 이용한 저주기 피로수명 예측
대한기계학회 춘추학술대회
2019 .11
이 논문의 저자 정보
최근 본 자료
댓글(0)
0