Data-driven techniques for the fault diagnosis of a wind turbine benchmark

This paper deals with the fault diagnosis of wind turbines and investigates viable solutions to the problem of earlier fault detection and isolation. The design of the fault indicator, i.e., the fault estimate, involves data-driven approaches, as they can represent effective tools for coping with poor analytical knowledge of the system dynamics, together with noise and disturbances. In particular, the proposed data-driven solutions rely on fuzzy systems and neural networks that are used to describe the strongly nonlinear relationships between measurement and faults. The chosen architectures rely on nonlinear autoregressive models with exogenous input, as they can represent the dynamic evolution of the system along time. The developed fault diagnosis schemes are tested by means of a high-fidelity benchmark model that simulates the normal and the faulty behaviour of a wind turbine. The achieved performances are also compared with those of other model-based strategies from the related literature. Finally, a Monte-Carlo analysis validates the robustness and the reliability of the proposed solutions against typical parameter uncertainties and disturbances.This paper deals with the fault diagnosis of wind turbines and investigates viable solutions to the problem of earlier fault detection and isolation. The design of the fault indicator, i.e., the fault estimate, involves data-driven approaches, as they can represent effective tools for coping with poor analytical knowledge of the system dynamics, together with noise and disturbances. In particular, the proposed data-driven solutions rely on fuzzy systems and neural networks that are used to describe the strongly nonlinear relationships between measurement and faults. The chosen architectures rely on nonlinear autoregressive models with exogenous input, as they can represent the dynamic evolution of the system along time. The developed fault diagnosis schemes are tested by means of a high-fidelity benchmark model that simulates the normal and the faulty behaviour of a wind turbine. The achieved performances are also compared with those of other model-based strategies from the related literature. Finally, a Monte-Carlo analysis validates the robustness and the reliability of the proposed solutions against typical parameter uncertainties and disturbances

How Credible Are Shrinking Wage Elasticities of Married Women Labour Supply?

This paper delves into the well-known phenomenon of shrinking wage elasticities for married women in the US over recent decades. The results of a novel model experimental approach via sample data ordering unveil considerable heterogeneity across different wage groups. Yet, surprisingly constant wage elasticity estimates are maintained within certain wage groups over time. In addition to those constant wage elasticity estimates, we find that the composition of working women into different wage groups has changed considerably, resulting in shrinking wage elasticity estimates at the aggregate level. These findings would be impossible to obtain had we not dismantled and discarded the instrumental variable estimation route

On-line scheme for parameter estimation of nonlinear lithium ion battery equivalent circuit models using the simplified refined instrumental variable method for a modified Wiener continuous-time model

The accuracy of identifying the parameters of models describing lithium ion batteries (LIBs) in typical battery management system (BMS) applications is critical to the estimation of key states such as the state of charge (SoC) and state of health (SoH). In applications such as electric vehicles (EVs) where LIBs are subjected to highly demanding cycles of operation and varying environmental conditions leading to non-trivial interactions of ageing stress factors, this identification is more challenging. This paper proposes an algorithm that directly estimates the parameters of a nonlinear battery model from measured input and output data in the continuous time-domain. The simplified refined instrumental variable method is extended to estimate the parameters of a Wiener model where there is no requirement for the nonlinear function to be invertible. To account for nonlinear battery dynamics, in this paper, the typical linear equivalent circuit model (ECM) is enhanced by a block-oriented Wiener configuration where the nonlinear memoryless block following the typical ECM is defined to be a sigmoid static nonlinearity. The nonlinear Weiner model is reformulated in the form of a multi-input, single-output linear model. This linear form allows the parameters of the nonlinear model to be estimated using any linear estimator such as the well-established least squares (LS) algorithm. In this paper, the recursive least square (RLS) method is adopted for online parameter estimation. The approach was validated on experimental data measured from an 18650-type Graphite/Lithium-Nickel-Cobalt-Aluminium-Oxide (C6/LiNiCoAlO2) lithium-ion cell. A comparison between the results obtained by the proposed method and by nonparametric frequency-based approaches for obtaining the model parameters is presented. It is shown that although both approaches give similar estimates, the advantages of the proposed method are (i) the simplicity by which the algorithm can be employed on-line for updating nonlinear equivalent circuit model (NL-ECM) parameters and (ii) the improved convergence efficiency of the on-line estimation

Dielectric dependent hybrid functionals for heterogeneous materials

We derive a dielectric-dependent hybrid functional which accurately describes the electronic properties of heterogeneous interfaces and surfaces, as well as those of three- and two-dimensional bulk solids. The functional, which does not contain any adjustable parameter, is a generalization of self-consistent hybrid functionals introduced for homogeneous solids, where the screened Coulomb interaction is defined using a spatially varying, local dielectric function. The latter is determined self-consistently using density functional calculations in finite electric fields. We present results for the band gaps and dielectric constants of 3D and 2D bulk materials, and band offsets for interfaces, showing an accuracy comparable to that of GW calculations.Comment: 27 pages, 8 figure

Advanced Condition Monitoring of Complex Mechatronics Systems Based on Model-of-Signals and Machine Learning Techniques

Prognostics and Health Management (PHM) of machinery has become one of the pillars of Industry 4.0. The introduction of emerging technologies into the industrial world enables new models, new forms, and new methodologies to transform traditional manufacturing into intelligent manufacturing. In this context, diagnostics and prognostics of faults and their precursors has gained remarkable attention, mainly when performed autonomously by systems. The field is flourishing in academia, and researchers have published numerous PHM methodologies for machinery components. The typical course of actions adopted to execute servicing strategies on machinery components requires significant sensor measurements, suitable data processing algorithms, and appropriate servicing choices. Even though the industrial world is integrating more and more Information Technology solutions to keep up with Industry 4.0 new trends most of the proposed solutions do not consider standard industrial hardware and software. Modern controllers are built based on PCs and workstations hardware architectures, introducing more computational power and resources in production lines that we can take advantage of. This thesis focuses on bridging the gap in PHM between the industry and the research field, starting from Condition Monitoring and its application using modern industrial hardware. The cornerstones of this "bridge" are Model-of-Signals (MoS) and Machine Learning techniques. MoS relies on sensor measurements to estimate machine working condition models. Those models are the result of black-box system identification theory, which provides essential rules and guidelines to calculate them properly. MoS allows the integration of PHM modules into machine controllers, exploiting their edge-computing capabilities, because of the availability of recursive estimation algorithms. Besides, Machine Learning offers the tools to perform a further refinement of the extracted information, refining data for diagnostics, prognostics, and maintenance decision-making, and we show how its integration is possible within the modern automation pyramid

The instanton method and its numerical implementation in fluid mechanics

A precise characterization of structures occurring in turbulent fluid flows at high Reynolds numbers is one of the last open problems of classical physics. In this review we discuss recent developments related to the application of instanton methods to turbulence. Instantons are saddle point configurations of the underlying path integrals. They are equivalent to minimizers of the related Freidlin-Wentzell action and known to be able to characterize rare events in such systems. While there is an impressive body of work concerning their analytical description, this review focuses on the question on how to compute these minimizers numerically. In a short introduction we present the relevant mathematical and physical background before we discuss the stochastic Burgers equation in detail. We present algorithms to compute instantons numerically by an efficient solution of the corresponding Euler-Lagrange equations. A second focus is the discussion of a recently developed numerical filtering technique that allows to extract instantons from direct numerical simulations. In the following we present modifications of the algorithms to make them efficient when applied to two- or three-dimensional fluid dynamical problems. We illustrate these ideas using the two-dimensional Burgers equation and the three-dimensional Navier-Stokes equations

Distributed Estimation Using Partial Knowledge about Correlated Estimation Errors

Sensornetzwerke werden in vielen verschiedenen Anwendungen, z. B. zur Überwachung des Flugraumes oder zur Lokalisierung in Innenräumen eingesetzt. Dabei werden Sensoren häufig räumlich verteilt, um eine möglichst gute Abdeckung des zu beobachtenden Prozesses zu ermöglichen. Sowohl der Prozess als auch die Sensormessungen unterliegen stochastischem Rauschen. Daher wird oftmals eine Zustandsschätzung, z. B. durch ein Kalmanfilter durchgeführt, welcher die Unsicherheiten aus dem Prozess- und Messmodel systematisch berücksichtigt. Die Kooperation der individuellen Sensorknoten erlaubt eine verbesserte Schätzung des Systemzustandes des beobachteten Prozesses. Durch die lokale Verarbeitung der Sensordaten direkt in den Sensorknoten können Sensornetzwerke flexibel und modular entworfen werden und skalieren auch bei steigender Anzahl der Einzelkomponenten gut. Zusätzlich werden Sensornetzwerke dadurch robuster, da die Funktionsfähigkeit des Systems nicht von einem einzigen zentralen Knoten abhängt, der alle Sensordaten sammelt und verarbeitet. Ein Nachteil der verteilten Schätzung ist jedoch die Entstehung von korrelierten Schätzfehlern durch die lokale Verarbeitung in den Filtern. Diese Korrelationen müssen systematisch berücksichtigt werden, um genau und zuverlässig den Systemzustand zu schätzen. Dabei muss oftmals ein Kompromiss zwischen Schätzgenauigkeit und den begrenzt verfügbaren Ressourcen wie Bandbreite, Speicher und Energie gefunden werden. Eine zusätzliche Herausforderung sind unterschiedliche Netzwerktopologien sowie die Heterogenität lokaler Informationen und Filter, welche das Nachvollziehen der individuellen Verarbeitungsschritte innerhalb der Sensorknoten und der korrelierten Schätzfehler erschweren. Diese Dissertation beschäftigt sich mit der Fusion von Zustandsschätzungen verteilter Sensorknoten. Speziell wird betrachtet, wie korrelierte Schätzfehler entweder vollständig oder teilweise gelernt werden können, um eine präzisere und weniger unsichere fusionierte Zustandsschätzung zu erhalten. Um Wissen über korrelierte Schätzfehler zu erhalten, werden in dieser Arbeit sowohl analytische als auch simulations-basierte Ansätze verfolgt. Eine analytische Berechnung der Korrelationen zwischen Zustandsschätzungen ist möglich, wenn alle Verarbeitungsschritte und Parameter der lokalen Filter bekannt sind. Dadurch kann z. B. ein zentraler Fusionsknoten die die Korrelation zwischen den Schätzfehlern rekonstruieren. Dieses zentralisierte Vorgehen ist jedoch oft sehr aufwendig und benötigt entweder eine hohe Kommunikationsrate oder Vorwissen über die lokale Verarbeitungsschritte und Filterparameter. Daher wurden in den letzten Jahren zunehmend dezentrale Methoden zur Rekonstruktion von Korrelationen zwischen Zustandsschätzungen erforscht. In dieser Arbeit werden Methoden zur dezentralen Nachverfolgung und Rekonstruktion von korrelierten Schätzfehlern diskutiert und weiterentwickelt. Dabei basiert der erste Ansatz auf der Verwendung deterministischer Samples und der zweite auf der Wurzelzerlegung korrelierter Rauschkovarianzen. Um die Verwendbarkeit dieser Methoden zu steigern, werden mehrere wichtige Erweiterungen erarbeitet. Zum Einen schätzen verteilte Sensorknoten häufig den Zustand desselben Systems. Jedoch unterscheiden sie sich in ihrer lokalen Berechnung, indem sie unterschiedliche Zustandsraummodelle nutzen. Ein Beitrag dieser Arbeit ist daher die Verallgemeinerung dezentraler Methoden zur Nachverfolgung in unterschiedlichen (heterogenen) Zustandsräumen gleicher oder geringerer Dimension, die durch lineare Transformationen entstehen. Des Weiteren ist die Rekonstruktion begrenzt auf Systeme mit einem einzigen zentralen Fusionsknoten. Allerdings stellt die Abhängigkeit des Sensornetzwerkes von einem solchen zentralen Knoten einen Schwachpunkt dar, der im Fehlerfall zum vollständigen Ausfall des Netzes führen kann. Zudem verfügen viele Sensornetzwerke über komplexe und variierende Netzwerktopologien ohne zentralen Fusionsknoten. Daher ist eine weitere wichtige Errungenschaft dieser Dissertation die Erweiterung der Methodik auf die Rekonstruktion korrelierter Schätzfehler unabhängig von der genutzten Netzwerkstruktur. Ein Nachteil der erarbeiteten Algorithmen sind die wachsenden Anforderungen an Speicherung, Verarbeitung und Kommunikation der zusätzlichen Informationen, welche für die vollständige Rekonstruktion notwendig sind. Um diesen Mehraufwand zu begrenzen, wird ein Ansatz zur teilweisen Rekonstruktion korrelierter Schätzfehler erarbeitet. Das resultierende partielle Wissen über korrelierte Schätzfehler benötigt eine konservative Abschätzung der Unsicherheit, um genaue und zuverlässige Zustandsschätzungen zu erhalten. Es gibt jedoch Fälle, in denen keine Rekonstruktion der Korrelationen möglich ist oder es eine Menge an möglichen Korrelationen gibt. Dies ist zum Einen der Fall, wenn mehrere Systemmodelle möglich sind. Dies führt dann zu einer Menge möglicher korrelierter Schätzfehler, beispielsweise wenn die Anzahl der lokalen Verarbeitungsschritte bis zur Fusion ungewiss ist. Auf der anderen Seite ist eine Rekonstruktion auch nicht möglich, wenn die Systemparameter nicht bekannt sind oder die Rekonstruktion aufgrund von begrenzter Rechenleistung nicht ausgeführt werden kann. In diesem Fall kann ein Simulationsansatz verwendet werden, um die Korrelationen zu schätzen. In dieser Arbeit werden Ansätze zur Schätzung von Korrelationen zwischen Schätzfehlern basierend auf der Simulation des gesamten Systems erarbeitet. Des Weiteren werden Ansätze zur vollständigen und teilweisen Rekonstruktion einer Menge korrelierter Schätzfehler für mehrere mögliche Systemkonfigurationen entwickelt. Diese Mengen an Korrelationen benötigen entsprechende Berücksichtigung bei der Fusion der Zustandsschätzungen. Daher werden mehrere Ansätze zur konservativen Fusion analysiert und angewendet. Zuletzt wird ein Verfahren basierend auf Gaußmischdichten weiterentwickelt, dass die direkte Verwendung von Mengen an Korrelationen ermöglicht. Die in dieser Dissertation erforschten Methoden bieten sowohl Nutzern als auch Herstellern von verteilten Schätzsystemen einen Baukasten an möglichen Lösungen zur systematischen Behandlung von korrelierten Schätzfehlern. Abhängig von der Art und den Umfang des Wissens über Korrelationen, der Kommunikationsbandbreite sowie der gewünschten Qualität der fusionierten Schätzung kann eine Methode passgenau aus den beschriebenen Methoden zusammengesetzt und angewendet werden. Die somit geschlossene Lücke in der Literatur eröffnet neue Möglichkeiten für verteilte Sensorsysteme in verschiedenen Anwendungsgebieten

Fortune or Virtue: Time-Variant Volatilities Versus Parameter Drifting in U.S. Data

This paper compares the role of stochastic volatility versus changes in monetary policy rules in accounting for the time-varying volatility of U.S. aggregate data. Of special interest to us is understanding the sources of the great moderation of business cycle fluctuations that the U.S. economy experienced between 1984 and 2007. To explore this issue, we build a medium-scale dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) model with both stochastic volatility and parameter drifting in the Taylor rule and we estimate it non-linearly using U.S. data and Bayesian methods. Methodologically, we show how to confront such a rich model with the data by exploiting the structure of the high-order approximation to the decision rules that characterize the equilibrium of the economy. Our main empirical findings are: 1) even after controlling for stochastic volatility (and there is a fair amount of it), there is overwhelming evidence of changes in monetary policy during the analyzed period; 2) however, these changes in monetary policy mattered little for the great moderation; 3) most of the great performance of the U.S. economy during the 1990s was a result of good shocks; and 4) the response of monetary policy to inflation under Burns, Miller, and Greenspan was similar, while it was much higher under Volcker.DSGE models, Stochastic volatility, Parameter drifting, Bayesian methods