論文の概要: Hard Sample Mining Enabled Contrastive Feature Learning for Wind Turbine
Pitch System Fault Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14701v1
- Date: Mon, 26 Jun 2023 13:47:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 13:15:35.988401
- Title: Hard Sample Mining Enabled Contrastive Feature Learning for Wind Turbine
Pitch System Fault Diagnosis
- Title（参考訳）: 風車ピッチシステム異常診断のためのハードサンプルマイニングによる対比特徴学習
- Authors: Zixuan Wang, Bo Qin, Mengxuan Li, Mark D. Butala, Haibo Wang, Peng
Peng, Hongwei Wang
- Abstract要約: 風力タービンによる風力の効率的な利用は、風速の変化に応じてブレードピッチ角を調整するためのピッチシステムの能力に依存している。
ピッチシステムにおける複数の障害タイプの存在は、これらの障害を正確に分類する上での課題を提起する。
本稿では,この問題を解決するために,ハードサンプルマイニング対応コントラスト特徴学習(HSMCFL)に基づく新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.69514305741825
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The efficient utilization of wind power by wind turbines relies on the
ability of their pitch systems to adjust blade pitch angles in response to
varying wind speeds. However, the presence of multiple fault types in the pitch
system poses challenges in accurately classifying these faults. This paper
proposes a novel method based on hard sample mining-enabled contrastive feature
learning (HSMCFL) to address this problem. The proposed method employs cosine
similarity to identify hard samples and subsequently leverages contrastive
feature learning to enhance representation learning through the construction of
hard sample pairs. Furthermore, a multilayer perceptron is trained using the
learned discriminative representations to serve as an efficient classifier.
To evaluate the effectiveness of the proposed method, two real datasets
comprising wind turbine pitch system cog belt fracture data are utilized. The
fault diagnosis performance of the proposed method is compared against existing
methods, and the results demonstrate its superior performance. The proposed
approach exhibits significant improvements in fault diagnosis accuracy,
providing promising prospects for enhancing the reliability and efficiency of
wind turbine pitch system fault diagnosis.
- Abstract（参考訳）: 風力タービンによる風力の効率的な利用は、風速の変化に応じてブレードピッチ角を調整するためのピッチシステムの能力に依存する。
しかし、ピッチシステムには複数の断層タイプが存在するため、これらの断層を正確に分類することは困難である。
本稿では,この問題を解決するために,ハードサンプルマイニング対応コントラスト特徴学習(HSMCFL)に基づく新しい手法を提案する。
提案手法は,コサイン類似性を用いてハードサンプルを同定し,コントラスト特徴学習を活用し,ハードサンプルペアの構築による表現学習を強化する。
さらに、学習された判別表現を用いて多層パーセプトロンを訓練し、効率的な分類器とする。
提案手法の有効性を評価するために,風力タービンピッチシステムcogベルト破壊データを含む2つの実データを用いた。
提案手法の故障診断性能を既存手法と比較し,その優れた性能を示した。
提案手法は, 故障診断精度が大幅に向上し, 風力タービンピッチシステム故障診断の信頼性向上と効率向上が期待できる。
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