Wind Turbine Condition Monitoring: State-of-the-Art Review, New Trends, and Future Challenges
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Prédiction distillée sur la base complète
Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Sans objetSignal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: EmpiriqueSignal consensuel: Empirique
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,814
- Score d'incertitude au seuil
- 0,420
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
- Écart entre enseignants
- 0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
score_only:v0-immature-baseline· tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle
Résumé
As the demand for wind energy continues to grow at exponential rates, reducing operation and maintenance (OM) costs and improving reliability have become top priorities in wind turbine (WT) maintenance strategies. In addition to the development of more highly evolved WT designs intended to improve availability, the application of reliable and cost-effective condition-monitoring (CM) techniques offers an efficient approach to achieve this goal. This paper provides a general review and classification of wind turbine condition monitoring (WTCM) methods and techniques with a focus on trends and future challenges. After highlighting the relevant CM, diagnosis, and maintenance analysis, this work outlines the relationship between these concepts and related theories, and examines new trends and future challenges in the WTCM industry. Interesting insights from this research are used to point out strengths and weaknesses in today’s WTCM industry and define research priorities needed for the industry to meet the challenges in wind industry technological evolution and market growth.
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La notice
- Revue
- Energies
- Thématique
- Machine Fault Diagnosis Techniques
- Domaine
- Engineering
- Établissements canadiens
- Université du QuébecUniversité du Québec à Chicoutimi
- Organismes subventionnaires
- Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
- Mots-clés
- Wind powerTurbineReliability (semiconductor)Risk analysis (engineering)Work (physics)Condition monitoringComputer scienceStrengths and weaknessesCondition-based maintenanceEngineeringOperations researchSystems engineeringReliability engineeringBusinessMechanical engineering
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui