INVESTIGATION OF POSSIBILITIES OF USING KERNELS OF LINEAR AR AND ARMA PROCESSES AS DIAGNOSTIC PARAMETERS OF TECHNICAL CONDITION OF ROTARY NODES OF GENERATORS OF WIND TURBINE
The paper considers some methods of diagnosing the technical condition of rotating units of wind turbine generators. It is proposed to use linear processes of autoregression (AR) and auto regression-moving average (ARMA) as mathematical models of vibrations of wind turbine generator units....
Збережено в:
| Дата: | 2022 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Ukrainian |
| Опубліковано: |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine
2022
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/332 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Vidnovluvana energetika |
Репозитарії
Vidnovluvana energetika| id |
veorgua-article-332 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Vidnovluvana energetika |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
linear random processes linear AR and ARMA processes wind turbine generator vibration diagnostics лінійні випадкові процеси лінійні AR та ARMA процеси генератор вітроустановки вібродіагностика |
| spellingShingle |
linear random processes linear AR and ARMA processes wind turbine generator vibration diagnostics лінійні випадкові процеси лінійні AR та ARMA процеси генератор вітроустановки вібродіагностика Zvaritch, V. Glazkova, O. INVESTIGATION OF POSSIBILITIES OF USING KERNELS OF LINEAR AR AND ARMA PROCESSES AS DIAGNOSTIC PARAMETERS OF TECHNICAL CONDITION OF ROTARY NODES OF GENERATORS OF WIND TURBINE |
| topic_facet |
linear random processes linear AR and ARMA processes wind turbine generator vibration diagnostics лінійні випадкові процеси лінійні AR та ARMA процеси генератор вітроустановки вібродіагностика |
| format |
Article |
| author |
Zvaritch, V. Glazkova, O. |
| author_facet |
Zvaritch, V. Glazkova, O. |
| author_sort |
Zvaritch, V. |
| title |
INVESTIGATION OF POSSIBILITIES OF USING KERNELS OF LINEAR AR AND ARMA PROCESSES AS DIAGNOSTIC PARAMETERS OF TECHNICAL CONDITION OF ROTARY NODES OF GENERATORS OF WIND TURBINE |
| title_short |
INVESTIGATION OF POSSIBILITIES OF USING KERNELS OF LINEAR AR AND ARMA PROCESSES AS DIAGNOSTIC PARAMETERS OF TECHNICAL CONDITION OF ROTARY NODES OF GENERATORS OF WIND TURBINE |
| title_full |
INVESTIGATION OF POSSIBILITIES OF USING KERNELS OF LINEAR AR AND ARMA PROCESSES AS DIAGNOSTIC PARAMETERS OF TECHNICAL CONDITION OF ROTARY NODES OF GENERATORS OF WIND TURBINE |
| title_fullStr |
INVESTIGATION OF POSSIBILITIES OF USING KERNELS OF LINEAR AR AND ARMA PROCESSES AS DIAGNOSTIC PARAMETERS OF TECHNICAL CONDITION OF ROTARY NODES OF GENERATORS OF WIND TURBINE |
| title_full_unstemmed |
INVESTIGATION OF POSSIBILITIES OF USING KERNELS OF LINEAR AR AND ARMA PROCESSES AS DIAGNOSTIC PARAMETERS OF TECHNICAL CONDITION OF ROTARY NODES OF GENERATORS OF WIND TURBINE |
| title_sort |
investigation of possibilities of using kernels of linear ar and arma processes as diagnostic parameters of technical condition of rotary nodes of generators of wind turbine |
| title_alt |
ДОСЛІДЖЕННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ ВИКОРИСТАННЯ ЯДЕР ЛІНІЙНИХ AR ТА ARMA ПРОЦЕСІВ В ЯКОСТІ ДІАГНОСТИЧНИХ ОЗНАК ТЕХНІЧНОГО СТАНУ ОБЕРТОВИХ ВУЗЛІВ ГЕНЕРАТОРІВ ВІТРОУСТАНОВОК |
| description |
The paper considers some methods of diagnosing the technical condition of rotating units of wind turbine generators. It is proposed to use linear processes of autoregression (AR) and auto regression-moving average (ARMA) as mathematical models of vibrations of wind turbine generator units. Such processes belong to linear random processes with discrete time, which have infinitely divisible distribution laws. The peculiarities of such processes are that the autoregression and moving average coefficients are directly related to the kernel of linear random processes with discrete time. This makes it possible to construct recurrent algorithms for estimating the kernels of linear random processes with discrete time. As an example of the use of the proposed approach, the vibration signal of the rotating unit of the rolling bearing of the wind turbine generator USW 56-100 from the side of the main shaft mounted on the stand for testing wind turbines is considered. The speed of rotation of the main shaft was 72 rpm. For the study of vibration signals, a prototype of the wind generator diagnostic system developed at the Institute of electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine was used, with the help of which vibration signals were registered and estimates of the kernels of linear random processes were obtained. Different criteria were used to estimate the autoregression parameters, namely, the final prediction error (FPE) and the Henn-Quinn test (HQ). Some parameters of the kernels of linear AR processes are shown, which can be used as diagnostic signs of the technical condition of the units of wind turbine generators. |
| publisher |
Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine |
| publishDate |
2022 |
| url |
https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/332 |
| work_keys_str_mv |
AT zvaritchv investigationofpossibilitiesofusingkernelsoflineararandarmaprocessesasdiagnosticparametersoftechnicalconditionofrotarynodesofgeneratorsofwindturbine AT glazkovao investigationofpossibilitiesofusingkernelsoflineararandarmaprocessesasdiagnosticparametersoftechnicalconditionofrotarynodesofgeneratorsofwindturbine AT zvaritchv doslídžennâmožlivostejvikoristannââderlíníjnihartaarmaprocesívvâkostídíagnostičnihoznaktehníčnogostanuobertovihvuzlívgeneratorívvítroustanovok AT glazkovao doslídžennâmožlivostejvikoristannââderlíníjnihartaarmaprocesívvâkostídíagnostičnihoznaktehníčnogostanuobertovihvuzlívgeneratorívvítroustanovok |
| first_indexed |
2024-06-01T14:34:17Z |
| last_indexed |
2024-06-01T14:34:17Z |
| _version_ |
1800669712936337408 |
| spelling |
veorgua-article-3322024-02-09T13:51:13Z INVESTIGATION OF POSSIBILITIES OF USING KERNELS OF LINEAR AR AND ARMA PROCESSES AS DIAGNOSTIC PARAMETERS OF TECHNICAL CONDITION OF ROTARY NODES OF GENERATORS OF WIND TURBINE ДОСЛІДЖЕННЯ МОЖЛИВОСТЕЙ ВИКОРИСТАННЯ ЯДЕР ЛІНІЙНИХ AR ТА ARMA ПРОЦЕСІВ В ЯКОСТІ ДІАГНОСТИЧНИХ ОЗНАК ТЕХНІЧНОГО СТАНУ ОБЕРТОВИХ ВУЗЛІВ ГЕНЕРАТОРІВ ВІТРОУСТАНОВОК Zvaritch, V. Glazkova, O. linear random processes linear AR and ARMA processes wind turbine generator vibration diagnostics лінійні випадкові процеси лінійні AR та ARMA процеси генератор вітроустановки вібродіагностика The paper considers some methods of diagnosing the technical condition of rotating units of wind turbine generators. It is proposed to use linear processes of autoregression (AR) and auto regression-moving average (ARMA) as mathematical models of vibrations of wind turbine generator units. Such processes belong to linear random processes with discrete time, which have infinitely divisible distribution laws. The peculiarities of such processes are that the autoregression and moving average coefficients are directly related to the kernel of linear random processes with discrete time. This makes it possible to construct recurrent algorithms for estimating the kernels of linear random processes with discrete time. As an example of the use of the proposed approach, the vibration signal of the rotating unit of the rolling bearing of the wind turbine generator USW 56-100 from the side of the main shaft mounted on the stand for testing wind turbines is considered. The speed of rotation of the main shaft was 72 rpm. For the study of vibration signals, a prototype of the wind generator diagnostic system developed at the Institute of electrodynamics of the National Academy of Sciences of Ukraine was used, with the help of which vibration signals were registered and estimates of the kernels of linear random processes were obtained. Different criteria were used to estimate the autoregression parameters, namely, the final prediction error (FPE) and the Henn-Quinn test (HQ). Some parameters of the kernels of linear AR processes are shown, which can be used as diagnostic signs of the technical condition of the units of wind turbine generators. В роботі розглянуто деякі методи діагностування технічного стану обертових вузлів генераторів вітроустановок. В якості математичних моделей вібрацій вузлів генераторів вітроустановок пропонується використати лінійні процеси авторегресії (AR) та авторегресії-ковзного середнього (ARMA). Такі процеси відносяться до лінійних випадкових процесів з дискретним часом, які мають безмежно-подільні закони розподілу. Особливостями таких процесів є те, що коефіцієнти авторегресії та ковзного середнього безпосередньо пов′язані з ядром лінійних випадкових процесів з дискретним часом. Приведено властивості ядер лінійних AR та ARMA процесів, параметри яких запропоновано в якості діагностичних ознак, та способи їх оцінки. Важливою властивістю ядер лінійних AR та ARMA процесів це їх рекурентний зв′язок з параметрами авторегресії та ковзного середнього. Це дає можливість побудувати рекурентні алгоритми оцінки ядер лінійних випадкових процесів з дискретним часом. Показані приклади оцінки ядер лінійних процесів авторегресії різних порядків. Як приклад використання запропонованого підходу розглянуто вібраційний сигнал обертового вузла підшипника кочення генератора вітроустановки USW 56-100 з боку корпусу головного валу встановленого на стенді для випробувань вітрогенераторів. Швидкість обертання головного валу 72 об/хв. Для досліджень вібраційних сигналів використовувався розроблений в ІЕД НАН України прототип системи діагностики вітрогенераторів за допомогою якого була проведена реєстрація вібраційних сигналів та отримані оцінки ядер лінійних випадкових процесів. Приведені результати оцінки ядер вібраційних сигналів підшипникового вузла генератора вітроустановки, що встановлений на дослідницькому стенді. Використані різні критерії оцінки параметрів авторегресії, а саме, кінцевої похибки прогнозу (FPE), та критерій Хенна –Квіна (HQ). Показані деякі параметри ядер лінійних AR процесів, що можна використати в якості діагностичних ознак технічного стану вузлів генераторів вітроустановок ,а саме , де ядро лінійного випадкового процесу AR або ARMA. Показані результати оцінок даного параметра для різних AR процесів, що відповідають різним методам оцінки характеристик таких процесів. Institute of Renewable Energy National Academy of Sciences of Ukraine 2022-05-16 Article Article application/pdf https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/332 10.36296/1819-8058.2022.1(68).66-72 Возобновляемая энергетика; № 1(68) (2022): Scientific and Applied Journal Vidnovliuvana energetyka; 66-72 Відновлювана енергетика; № 1(68) (2022): Науково-прикладний журнал Відновлювана енергетика; 66-72 Vidnovluvana energetika ; No. 1(68) (2022): Scientific and Applied Journal Vidnovliuvana energetyka; 66-72 2664-8172 1819-8058 10.36296/1819-8058.2022.1(68) uk https://ve.org.ua/index.php/journal/article/view/332/253 Copyright (c) 2022 Vidnovliuvana Energetyka http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |