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Enregistrement W2184240449 · doi:10.36001/phmconf.2010.v2i1.1867

Application of Oil Debris Monitoring For Wind Turbine Gearbox Prognostics and Health Management

2010· article· en· W2184240449 sur OpenAlexaff
Richard Dupuis

Notice bibliographique

RevueAnnual Conference of the PHM Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGear and Bearing Dynamics Analysis
Établissements canadiensGastops (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrognosticsTurbineCondition monitoringDebrisBearing (navigation)LubricationEngineeringMarine engineeringEnvironmental scienceComputer scienceReliability engineeringMechanical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experience has shown that premature gearbox failures are a leading maintenance cost driver that can easily lower the profit margin from a wind turbine operation. Prognostics and Health Management (PHM) techniques offer the potential of effectively managing gearbox health problems by detecting early damage, tracking the severity of damage, estimating the time to reach pre-defined damage limits, and providing key information for proactive maintenance decisions. Experience has revealed that major damage modes of wind turbine gearboxes are bearing spall and gear teeth pitting, both of which release metallic debris particles in the oil lubrication system. Oil debris monitoring is thus well suited to provide an early indication and quantification of internal damage to bearings and gears of a wind turbine gearbox.This paper reviews the application of oil debris monitoring as an effective PHM solution for wind turbine gearboxes. The paper describes the principle of operation of the oil debris monitoring technology and the principle of application for effective PHM of wind turbine gearboxes. The paper explains the common surface fatigue damage mode of bearing and gear rolling elements and the characteristics of the destructive debris that result from this damage mode. The paper outlines a simple means of deriving accumulated debris count damage limits based upon basic gearbox component geometry and the use of moving averages for estimating rates of debris generation as a simple yet effective damage data-driven propagation model. Finally, the application of oil debris monitoring as an effective PHM technology for wind turbine gearboxes is illustrated by presenting actual data obtained from seeded fault bearing and gear tests and fielded gearbox applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

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.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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