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Automated on-line early fault diagnosis of wind turbines based on hybrid dynamic classifier / Diagnostic précoce des défauts en ligne à base d’un classifieur dynamique hybride : application aux éoliennes

L'objectif principal de cette thèse est de développer un schéma générique et adaptatif basée sur les approches d'apprentissage automatique, intégrant des mécanismes de détection et d'isolation des défauts avec une force d’apparition progressive. Le but de ce schéma est de réaliser le diagnostic en ligne des défauts simple et multiple de type dérive dans les systèmes éoliens, et plus particulièrement dans le système du calage des pales et le convertisseur de puissance. Le schéma proposé est basé sur la décomposition du système éolien en plusieurs composantes. Ensuite, un classifieur est conçu et utilisé pour réaliser le diagnostic de défauts dans chaque composant. Le but de cette décomposition en composants est de faciliter l'isolation des défauts et d'augmenter la robustesse du schéma globale de diagnostic dans le sens que lorsque le classifier lié à un composant est défaillant, les classifieurs liées aux autres composants continuent à réaliser le diagnostic des défauts dans leurs composants. Ce schéma a aussi l'avantage de prendre en compte la dynamique hybride de l’éolienne. / This thesis addresses the problem of automatic detection and isolation of drift-like faults in wind turbines (WTs). The main aim of this thesis is to develop a generic on-line adaptive machine learning and data mining scheme that integrates drift detection and isolation mechanism in order to achieve the simple and multiple drift-like fault diagnosis in WTs, in particular pitch system and power converter. The proposed scheme is based on the decomposition of the wind turbine into several components. Then, a classifier is designed and used to achieve the diagnosis of faults impacting each component. The goal of this decomposition into components is to facilitate the isolation of faults and to increase the robustness of the scheme in the sense that when the classifier related to one component is failed, the classifiers for the other components continue to achieve the diagnosis for faults in their corresponding components. This scheme has also the advantage to take into account the WT hybrid dynamics. Indeed, some WT components (as pitch system and power converter) manifest both discrete and continuous dynamic behaviors. In each discrete mode, or a configuration, different continuous dynamics are defined.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2015LIL10100
Date27 November 2015
CreatorsToubakh, Houari
ContributorsLille 1, Sayed-Mouchaweh, Moamar
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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