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A Comprehensive Review on Signal-Based and Model-Based Condition Monitoring of Wind Turbines: Fault Diagnosis and Lifetime Prognosis

2022· review· en· 285 citations· W4285306189 sur OpenAlex· 10.1109/jproc.2022.3171691

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.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.
Organisme subventionnaire canadienUn organisme canadien l'a financé. Le travail peut ne porter aucune affiliation canadienne.

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
Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuelles
aucune
Domaine
Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
Devis d'étude
Signal candidat: Revue systématiqueSignal consensuel: Revue systématique
Genre
Signal candidat: SynthèseSignal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants
0,445
Score d'incertitude au seuil
1,000
Statut de validation
machine_predicted_unvalidated · codex-gemma-dda1882f352a

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants
0,279 · 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

Wind turbines play an increasingly important role in renewable power generation. To ensure the efficient production and financial viability of wind power, it is crucial to maintain wind turbines’ reliability and availability (uptime) through advanced real-time condition monitoring technologies. Given their plurality and evolution, this article provides an updated comprehensive review of the state-of-the-art condition monitoring technologies used for fault diagnosis and lifetime prognosis in wind turbines. Specifically, this article presents the major fault and failure modes observed in wind turbines along with their root causes, and thoroughly reviews the techniques and strategies available for wind turbine condition monitoring from signal-based to model-based perspectives. In total, more than 390 references, mostly selected from recent journal articles, theses, and reports in the open literature, are compiled to assess as exhaustively as possible the past, current, and future research and development trends in this substantial and active investigation area.

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.

La notice

Revue
Proceedings of the IEEE
Thématique
Machine Fault Diagnosis Techniques
Domaine
Engineering
Établissements canadiens
Concordia University
Organismes subventionnaires
Concordia UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clés
Wind powerFault (geology)SIGNAL (programming language)Reliability engineeringCondition monitoringComputer scienceEnvironmental scienceMedicineEngineeringSeismologyGeologyElectrical engineering
Résumé présent dans OpenAlex
oui