کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6955594 | 1451860 | 2016 | 21 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A modal decomposition and expansion approach for prediction of dynamic responses on a monopile offshore wind turbine using a limited number of vibration sensors
ترجمه فارسی عنوان
یک روش تجزیه و تحلیل مودال و رویکرد توسعه برای پیش بینی پاسخ های پویا در یک توربین بادی دریایی یکطرفه با استفاده از تعداد محدودی از سنسورهای ارتعاش
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تجزیه مودال، توسعه مودال، برآورد پاسخ، نظارت بر سلامت سازمانی، توربین های بادی دریایی، مبانی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
Structural health monitoring of wind turbines is usually performed by collecting real-time operating data on a limited number of accessible locations using traditional sensors such as accelerometers and strain-gauges. When dealing with offshore wind turbines (OWT) though, most of the fatigue sensitive spots are inaccessible for direct measurements, e.g. at the mudline below the water level. Response estimation techniques can then be used to estimate the response at unmeasured locations from a limited set of response measurements and a Finite Element Model. In this paper the method will be validated using accelerations only. The method makes use of a modal decomposition and expansion algorithm that allows for successful response prediction. The algorithm is first validated using simulated datasets provided from HAWC2 and then using real time data obtained from a monitoring campaign on an offshore Vestas V90 3 MW wind turbine on a monopile foundation in the Belgian North Sea.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Mechanical Systems and Signal Processing - Volumes 68â69, February 2016, Pages 84-104
Journal: Mechanical Systems and Signal Processing - Volumes 68â69, February 2016, Pages 84-104
نویسندگان
Alexandros Iliopoulos, Rasoul Shirzadeh, Wout Weijtjens, Patrick Guillaume, Danny Van Hemelrijck, Christof Devriendt,