Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "wind machine" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    The performance of direct-driven variable speed wind turbine with PMSG and converter systems
    Autorzy:
    Gajewski, P.
    Pieńkowski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1193159.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Politechnika Wrocławska. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej
    Tematy:
    wind turbine
    PMSG
    machine side converter
    grid side converter
    MPPT
    Opis:
    The article presents control strategy for the operation of a variable-speed wind energy conversion system with permanent magnet synchronous generator (PMSG). The electrical system of wind turbine consists of PMSG, Switch Mode Rectifier (SMR) and Grid Side Converter (GSC). The SMR converter is composed of an uncontrolled diode bridge and a DC/DC boost converter. In the control of the DC/DC boost converter the algorithm of Maximum Power Point Tracking (MPPT) has been applied. The MPPT algorithm allows the wind turbine to operate at maximum value of power coefficient in a wide range of wind speed. In the control of Grid Side Converter a method of Voltage Oriented Control (VOC) has been applied. High efficiency and accuracy of this control system were confirmed by simulation studies.
    Źródło:
    Power Electronics and Drives; 2016, 1, 36/1; 79-89
    2451-0262
    2543-4292
    Pojawia się w:
    Power Electronics and Drives
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Development and performance analysis of a novel multiphase doubly-fed induction generator
    Autorzy:
    Ryndzionek, Roland
    Blecharz, Krzysztof
    Kutt, Filip
    Michna, Michał
    Kostro, Grzegorz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2172803.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    doubly-fed induction generator
    induction generator
    multiphase machine
    wind power generation
    Opis:
    This paper presents the research into the design and performance analysis of a novel five-phase doubly-fed induction generator (DFIG). The designed DFIG is developed based on standard induction motor components and equipped with a five-phase rotor winding supplied from the five-phase inverter. This approach allows the machine to be both efficient and reliable due to the ability of the five-phase rotor winding to operate during single or dual-phase failure. The paper presents the newly designed DFIG validation and verification based on the finite element analysis (FEA) and laboratory tests.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2022, 71, 4; 1003--1015
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A dual-stator brushless doubly-fed generator for wind power application
    Autorzy:
    Liu, Hao
    Song, Yakai
    Bai, Chunlan
    He, Guofeng
    Yin, Xiaoju
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27309959.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    doubly-fed machine
    dual-stator
    electromagnetic analysis
    operational characteristics modes
    wind power generation
    Opis:
    A novelty dual-stator brushless doubly-fed generator (DSBDFG) with magnetic-barrier rotor structure is put forward for application in wind power. Compared with a doubly-fed induction generator, the DSBDFG has virtues of high reliability and low maintenance costs because of elimination of brush and sliprings components. Therefore, the proposed structure has tremendous potential as a wind power generator to apply in wind power. According to the operating principle of electric machine, the DSBDFG is studied in wind power application. At first, the topology, the winding connecting, the rotor structure, the power flow chart of different operating models and the variable speed capability of electric machine are discussed and analyzed. Then, a 50 kW DSBDFG is designed. Based on the principal dimension of the design electric machine, the electromagnetic characteristics of the DSBDFG with different running modes are analyzed and calculated to adopt the numerical method. From the result, it meets the requests of electromagnetic consistency and winding connecting in the design electric machine. Meanwhile, it confirms the proposed DSBDFG has the strong ability of speed regulation.
    Źródło:
    Archives of Electrical Engineering; 2023, 72, 4; 1073--1087
    1427-4221
    2300-2506
    Pojawia się w:
    Archives of Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Selection of clustering methods for wind turbines operational data
    Dobór metod grupowania danych procesowych dla turbin wiatrowych
    Autorzy:
    Gibiec, M.
    Barszcz, T.
    Bielecka, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/327686.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    diagnostyka maszyn
    turbina wiatrowa
    eksploracja danych
    grupowanie
    machine diagnostics
    wind turbine
    data mining
    clustering
    Opis:
    Quickly growing number of monitored wind turbines has changed the needs for monitoring and diagnostic algorithms. The data from hundreds of monitoring systems are transferred to the diagnostic centers, where the data should be analyzed. High cost of labor created the need for automated diagnostic methods. The first task in this wide discipline is classification of the data and detection of malfunction states. The paper investigates application of data mining methods for classification of operational data from wind turbines. It is shown, that combination of the agglomeration method with the C-means clustering yields very good results and can be used for automated diagnostics of wind farms.
    Szybko rosnąca liczba monitorowanych turbin wiatrowych zmieniła potrzeby w zakresie algorytmów monitorowania diagnostyki. Obecnie dane z setek systemów monitorowania przesyłane są do centrów diagnostycznych, gdzie muszą zostać przeanalizowane. Wysokie koszty pracy ekspertów spowodowały potrzebę zautomatyzowania metod diagnostycznych. Pierwszym zadaniem stała się automatyczna klasyfikacja danych i wykrywanie stanów niesprawności. Artykuł przedstawia zastosowanie metod "data mining" do klasyfikacji danych procesowych z turbin wiatrowych. Pokazano, że połączenie metody aglomeracji danych z metodą K-means daje bardzo dobre wyniki i może być zastosowane do zautomatyzowanej diagnostyki farm wiatrowych.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2010, 4(56); 37-42
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Ensemble of feature extraction methods to improve the structural damage classification in a wind turbine foundation
    Autorzy:
    Leon-Medina, Jersson X.
    Parés, Núria
    Anaya, Maribel
    Tibaduiza, Diego A.
    Pozo, Francesc
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27311417.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    structural health monitoring
    wind turbine foundation
    damage classification
    machine learning
    feature extraction
    XGBoost
    monitorowanie stanu konstrukcji
    fundament turbiny wiatrowej
    klasyfikacja uszkodzeń
    uczenie maszynowe
    ekstrakcja cech
    Opis:
    The condition monitoring of offshore wind power plants is an important topic that remains open. This monitoring aims to lower the maintenance cost of these plants. One of the main components of the wind power plant is the wind turbine foundation. This study describes a data-driven structural damage classification methodology applied in a wind turbine foundation. A vibration response was captured in the structure using an accelerometer network. After arranging the obtained data, a feature vector of 58 008 features was obtained. An ensemble approach of feature extraction methods was applied to obtain a new set of features. Principal Component Analysis (PCA) and Laplacian eigenmaps were used as dimensionality reduction methods, each one separately. The union of these new features is used to create a reduced feature matrix. The reduced feature matrix is used as input to train an Extreme Gradient Boosting (XGBoost) machine learning-based classification model. Four different damage scenarios were applied in the structure. Therefore, considering the healthy structure, there were 5 classes in total that were correctly classified. Five-fold cross validation is used to obtain a final classification accuracy. As a result, 100% of classification accuracy was obtained after applying the developed damage classification methodology in a wind-turbine offshore jacket-type foundation benchmark structure.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2023, 71, 3; art. no. e144606
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies