自組織映射圖在風機預兆式健康管理上的應用研究

葉柏廷

doi:10.6342/NTU201601594

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自组织映射图在风机预兆式健康管理上的应用研究

Study on the Application of Self-Organizing Map in the Prognostic and Health Management of Wind Turbine

叶柏廷 , 硕士　　导师：蔡进发　　

繁体中文 DOI： 10.6342/NTU201601594

预兆式诊断；主成分分析；自组织映射图；最小量化误差；自回归移动平均模型； Prognostic Health Management ； Principal Component Analysis ； Self-Organizing Map ； Minimum Quantization Error ； Autoregressive Moving Average

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摘要 │ 参考文献 (30) │ 被引用文献 (1) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

The study builds a prognostic and health management process with self-organizing map method to analyze the wind turbine data. The process of prognostic and health management includes “Data Processing”, “Feature Extraction”, ”Health Assessment”, and ”Performance Prediction”. The data processing excludes the unusual data according to the normal operating standard. The feature extracting extracts the well features by professional experience and decreases the orders of the data by principal component analysis. The Self-Organizing Map is used to analyze the processed data and Minimum Quantization Error as the health index of the wind turbines is set. Finally, the future health tendency of the wind turbine is predicted by autoregressive moving average model. The analysis set a health index MQE and a threshold value from the SCADA data of wind turbine. The voice data from turbine blades and temperature data from nacelle can used to detect the abnormal operation of the wind turbine. The prognostic and health management process can be used to predict the unnormal operations of the wind turbine.

参考文献 ( 30 ) 〈TOP〉

[1] T.-H. Yeh and L. Wang, "Benefit Analysis of Wind Turbine Generators Using Different Economic-Cost Methods," International Conference on Intelligent Systems Applications to Power Systems, pp. 1-6, 2007.
连结：
[2] C. Wang, Z. Lu, and Y. Qiao, "A Consideration of the Wind Power Benefits in Day-Ahead Scheduling of Wind-Coal Intensive Power Systems," IEEE Transactions on Power Systems, pp. 236-245, 2013.
连结：
[4] "World Energy Outlook," IEA, 2016.
连结：
[7] T. Kohonen, "The Self-Organizing Map," IEEE, pp. 1464-1480, 1990.
连结：
[8] T. Kohonen, "Self-organized formation of topologically correct feature maps," Biological Cybernetics, pp. 59-69, 1982.
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被引用文献 (1) 〈TOP〉

谢佩钧(2017)。相似分群方法在风场风机故障检测的应用研究。国立台湾大学工程科学及海洋工程学系学位论文。2017。1-124。

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