論文の概要: Wind Turbine Gearbox Fault Detection Based on Sparse Filtering and Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03496v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 21:08:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 17:22:24.472153
• Title: Wind Turbine Gearbox Fault Detection Based on Sparse Filtering and Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: スパースフィルタとグラフニューラルネットワークを用いた風力発電ギアボックス故障検出
• Authors: Jinsong Wang, Kenneth A. Loparo
• Abstract要約: 風力タービンのギアボックスの故障は特に顕著であり、最も長いダウンタイムと高いコストに繋がる。 本稿では、グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルとスパースフィルタリング(SF)モデルを用いて、高周波振動データに基づくデータ駆動ギヤボックス故障検出アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.415995239349699
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The wind energy industry has been experiencing tremendous growth and confronting the failures of wind turbine components. Wind turbine gearbox malfunctions are particularly prevalent and lead to the most prolonged downtime and highest cost. This paper presents a data-driven gearbox fault detection algorithm base on high frequency vibration data using graph neural network (GNN) models and sparse filtering (SF). The approach can take advantage of the comprehensive data sources and the complicated sensing networks. The GNN models, including basic graph neural networks, gated graph neural networks, and gated graph sequential neural networks, are used to detect gearbox condition from knowledge-based graphs formed using wind turbine information. Sparse filtering is used as an unsupervised feature learning method to accelerate the training of the GNN models. The effectiveness of the proposed method was verified on practical experimental data.
• Abstract（参考訳）: 風力エネルギー産業は著しく成長し、風力タービンの部品の故障に直面している。 風力タービンのギアボックスの故障は特に顕著であり、最も長いダウンタイムと高いコストをもたらす。 本稿では,グラフニューラルネットワーク(gnn)モデルとスパースフィルタリング(sf)を用いた高周波振動データに基づく,データ駆動型ギアボックス故障検出アルゴリズムを提案する。 このアプローチは、包括的なデータソースと複雑なセンシングネットワークを活用することができる。 基本グラフニューラルネットワーク、ゲートグラフニューラルネットワーク、ゲートグラフシーケンシャルニューラルネットワークを含むgnnモデルは、風力タービン情報を用いて形成された知識に基づくグラフからギアボックス条件を検出するために使用される。 スパースフィルタリングはGNNモデルの訓練を高速化するための教師なし特徴学習法として用いられる。 本手法の有効性を実用実験データで検証した。

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