Interval-Valued Reduced RNN for Fault Detection and Diagnosis for Wind Energy Conversion Systems

循环神经网络 稳健性(进化) 计算机科学 聚类分析 人工智能 风力发电 故障检测与隔离 模式识别(心理学) 算法 机器学习 人工神经网络 控制理论(社会学) 工程类 控制(管理) 化学 执行机构 电气工程 基因 生物化学
作者
Majdi Mansouri,Khaled Dhibi,Mansour Hajji,Kais Bouzrara,Hazem Nounou,Mohamed Nounou
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:22 (13): 13581-13588 被引量:32
标识
DOI:10.1109/jsen.2022.3175866
摘要

Recurrent neural network (RNN) is one of the most used deep learning techniques in fault detection and diagnosis (FDD) of industrial systems. However, its implementation suffers from some limitations presented in the hard training step and the high time complexity. Besides, most used RNN-based FDD techniques do not deal with system uncertainties. Therefore, this paper proposes enhanced RNN techniques that detect and classify faults in wind energy conversion (WEC) systems. First, we develop a reduced RNN in order to simplify the model in terms of training and complexity time as well. Reduced RNN is based on Hierarchical K-means clustering to treat the correlations between samples and extract a reduced number of observations from the training data matrix. Second, two reduced RNN-based interval-valued-data techniques are proposed to distinguish between the different WEC system operating modes. The proposed techniques for interval-valued data are able to improve both fault diagnosis robustness and susceptibility while maintaining a satisfactory and stable performance over long periods of process operation. The presented results confirm the high feasibility and effectiveness of the proposed FDD techniques (an accuracy greater than 98% for all the proposed methods).
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
world完成签到,获得积分10
1秒前
风趣的泥猴桃完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
2秒前
grisco完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
搜集达人应助123采纳,获得10
3秒前
3秒前
EgoElysia发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
5秒前
科研小贩发布了新的文献求助10
6秒前
whatever应助Tao采纳,获得10
7秒前
grisco发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
puzi发布了新的文献求助10
9秒前
ailsa发布了新的文献求助10
10秒前
HHHHH发布了新的文献求助10
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
热情无心完成签到,获得积分10
12秒前
风清扬发布了新的文献求助10
12秒前
shuiyu发布了新的文献求助10
13秒前
那咋了发布了新的文献求助10
13秒前
小马甲应助echoxq采纳,获得10
13秒前
13秒前
14秒前
js关闭了js文献求助
15秒前
小刘哥加油完成签到 ,获得积分10
15秒前
123发布了新的文献求助10
16秒前
慈祥的煎蛋完成签到,获得积分10
17秒前
虾米发布了新的文献求助10
17秒前
在水一方应助纳斯达克采纳,获得10
17秒前
13333完成签到,获得积分10
18秒前
Hello应助小周采纳,获得10
18秒前
Kolanet完成签到,获得积分10
18秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得30
19秒前
坦率的匪应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
猪猪hero应助科研通管家采纳,获得10
19秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3988838
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531250
关于积分的说明 11252914
捐赠科研通 3269838
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804820
邀请新用户注册赠送积分活动 881943
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809028