Review of Fault Detection and Diagnosis Methods including Failure Root Causes of Major Components of Hydraulic Pitch System for Wind Turbines-Part-II
Notice bibliographique
Résumé
The hydraulic pitch system is a critical component of modern wind turbines, responsible for both power regulation and safety mechanisms. Ensuring the reliability and availability of this system is essential for optimal turbine performance. This study focuses on the reliability of less active yet essential components within the hydraulic pitch system, including the pump, accumulator, relief valve, hose, and hydraulic oil. The hydraulic oil in the analysis has been treated as a component also. Employing a comprehensive Fault Tree Analysis (FTA), this study identifies the failure modes, effects, and root causes of these components. Key findings indicate that contamination and inadequate maintenance are primary contributors to failures. The study discusses various fault identification and condition monitoring algorithms, including those based on artificial intelligence and machine learning, which are effective in post-processing data for fault detection. Physics-based models, such as observer methods like the Kalman Filter, show potential for real-time implementation. The findings underscore the importance of stringent filtration, regular inspections, and proactive maintenance strategies, including monitoring accumulator pre-charge pressure and using appropriate hydraulic oil. Addressing these root causes can significantly enhance the reliability and longevity of hydraulic pitch systems, thereby improving the overall performance and safety of wind turbines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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)
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».