Diagnóstico de fallas de componentes de aerogeneradores basado en un algoritmo de optimización de escarabajos peloteros mejorado para optimizar la máquina de vectores de soporte
Autores: Li, Qiang; Li, Ming; Fu, Chao; Wang, Jin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Diagnóstico de fallas de componentes de aerogeneradores basado en un algoritmo de optimización de escarabajos peloteros mejorado para optimizar la máquina de vectores de soporte
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Fallos
Componentes de aerogeneradores
Algoritmo IDBO
Método de diagnóstico de fallas
Máquina de Vectores de Soporte
Optimización
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
Debido a la alta probabilidad de fallas en las palas, fallas en los rodamientos, fallas en los sensores y fallas en la comunicación en los sistemas de inclinación durante la operación a largo plazo de los componentes de la turbina eólica, y al entorno de operación complejo que aumenta la incertidumbre de los tipos de fallas, este documento propone un método de diagnóstico de fallas para los componentes de la turbina eólica basado en un algoritmo de Optimización de Escarabajos Mejorado (IDBO) para optimizar la Máquina de Vectores de Soporte (SVM).
Descripción
Debido a la alta probabilidad de fallas en las palas, fallas en los rodamientos, fallas en los sensores y fallas en la comunicación en los sistemas de inclinación durante la operación a largo plazo de los componentes de la turbina eólica, y al entorno de operación complejo que aumenta la incertidumbre de los tipos de fallas, este documento propone un método de diagnóstico de fallas para los componentes de la turbina eólica basado en un algoritmo de Optimización de Escarabajos Mejorado (IDBO) para optimizar la Máquina de Vectores de Soporte (SVM).