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Enregistrement W7029716082

Le choix des capteurs et l'estimation des états pour la commande individuelle du calage des pales

2009· other· fr· W7029716082 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2009
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess dynamicsLimiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le contrôle des vibrations devient de plus en plus important dans les éoliennes modernes. Ce travail démontre les méthodes de choisir les capteurs et d'estimer les états dans le contrôle des vibrations dans les structures des éoliennes et explore aussi quelques alternatives dans la commande individuelle du calage des pales. Une analyse du problème de l'estimation des états conclut qu'il n'y a pas besoin de mettre les capteurs à l'extérieur de la nacelle : les états dont la commande a besoin, tels que les deflexions de la structure et les variations des vitesses du vent dans le plan du rotor, sont bien estimés à partir des mesures de force, de couple et d'accélération dans la nacelle et son enroulement d'embardée. Quant aux algorithmes d'estimation, le filtre de Kalman à réponse impulsionnelle infinie sert bien dans les applications de commande, mais une diminution de la réponse impulsionnelle du filtre peut augmenter la précision de l'estimateur aux fréquences plus élevées. Les simulations du NKEL Offshore Baseline Turbine (5MW) indiquent que la commande individuelle du calage des pales peut permettre des réductions d'environ 24% dans les couples aux racines des pales dans certaines conditions, mais que la dynamique des actionneurs de calage et les suppositions dans la modélisation peuvent limiter la performance de la commande dans d'autres conditions. La stratégie de contrôle qui s'avère la plus performante dans ce travail est une régulation de l'angle d'attaque estimé.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,153 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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