30th International Conference on Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management (COMADEM 2017)

Proceedings of COMADEM 201

A review of infrared thermography applications for ice detection and mitigation

Ice accretion on various onshore and offshore infrastructures imparts hazardous effects sometimes beyond repair, which may be life-threatening. Therefore, it has become necessary to look for ways to detect and mitigate ice. Some ice mitigation techniques have been tested or in use in aviation and railway sectors, however, their applicability to other sectors/systems is still in the research phase. To make such systems autonomous, ice protection systems need to be accompanied by reliable ice detection systems, which include electronic, mechatronics, mechanical, and optical techniques. Comparing the benefits and limitations of all available methodologies, Infrared Thermography (IRT) appears to be one of the useful, non-destructive, and emerging techniques as it offers wide area monitoring instead of just point-based ice monitoring. This paper reviews the applications of IRT in the field of icing on various subject areas to provide valuable insights into the existing development of an intelligent and autonomous ice mitigation system for general applications

A decision-making tool for real-time prediction of dynamic positioning reliability index

PhD ThesisThe Dynamic Positioning (DP) System is a complex system with significant levels of integration between many sub-systems to perform diverse control functions. The extent of information managed by each sub-system is enormous. The sophisticated level of integration between sub-systems creates an array of possible failure scenarios. A systematic analysis of all failure scenarios would be time-consuming and for an operator to handle any such catastrophic situation is hugely demanding. There are many accidents where a failure in a DP system has resulted in fatalities and environmental pollution. Therefore, the reliability assessment of a DP system is critical for safe and efficient operation. The existing methods are time-consuming, involving a lot of human effort which imposes built-in uncertainty and risk in the system during complex operation. This thesis has proposed a framework for a state-of-the-art decision-making tool to assist an operator and prevent incidents by introducing a new concept of Dynamic Positioning – Reliability Index (DP-RI). The DP-RI concept covers three phases, leading to technical suggestions for the operator during complex operations, which are defined as Data, Knowledge, Intelligence, and Action. The proposed framework covers analytics including descriptive, diagnostic, predictive and prescriptive analytics. The first phase of the research involves descriptive and diagnostic analytics by performing big data analytics on the available databases to identify the sub-systems which play critical roles in DP system functionality. The second phase of the research involves a novel approach where predictive analytics are used for the weight assignment of the sub-systems, dynamic reliability modelling and offline and realtime forecasting of DP-RI. The third phase introduces innovative prescriptive analytics to provide possible technical solutions to the operator in a short time during failures in the system to enable them to respond quickly and prevent DP incidents. Thus, the DP-RI acts as an innovative state-of-the-art decision-making tool which can suggest possible solutions to the DPO by using analytics on the knowledge database. The results proved that it is a useful tool if implemented on an actual vessel with diligent integration with the DP control system.Singapore Economic Development Board (EDB) and DNV GL Singapore Pte Ltd

Diagnosis of low-speed bearings via vibration-based entropy indicators and acoustic emissions

Tesi del Pla de doctorat industrial de la Generalitat de Catalunya. Tesi en modalitat compendi de publicacions, amb diferents seccions retallades per drets dels editorsWind energy is one ofthe main renewable energies to replace fossil fuels in the generation of electricityworldwide. To enhance and accelerate its implementation at a large scale, it is vital to reduce the costs associated with maintenance. As com ponent breakages force the turbine to stop for long repair times, the wind industry m ust switch from the old-fashioned preventive or corrective maintenance to condition-based maintenance (also called predictive maintenance). The condition­based maintenance of pitch bearings is especiallychallenging, as the operating conditions include high mechanical stress and low rotational speed. Since these operating conditions im pact negatively on the results of the standard methods and techniques applied in current condition-based monitoring systems, the condition-based maintenance of pitch bearings is still a challenge. Therefore, this thes is is focused on the research of novel methods and techniques that obtain reliable information on the state of pitch bearings for condition-based maintenance. lnitially, the acknowledgment ofthe state ofthe art is performed to recognize the methods and signals. This step endorses the decision to analyze the vibration signals and acoustic emissions throughout this thesis. Due to the particular operating conditions of pitch bearings, this research states the need to create data sets to replicate the particular operating conditions in a controlled laboratory experiment. As a res ult, a datas et based on vibrations, and a second datas et based on acoustic emissions are generated. The vibration datas et allows the validation of a novel algorithm for the low-speed bearing diagnosis, which is based on the concept of entropy by the definition of Shannon and Rényi. In com parison to the classical methods found in the literature, the diagnosis of low-speed bearings based on entropy-based indicators can extract more reliable information. Moreover, the research of the com bination of several indicators to improve the diagnosis revea Is that the entropy-based indicators can extract more information than regular indicators used in academia. The datas et of acoustic emissions from low-speed bearings helps to contribute to the development of methods for diagnosis. In this research, the analysis of the energyfrom the signals reveals a dependencyon the intensityand the presence of damage. In addition, a relation between the waveform ofthe analyzed energy and the existence of damage is em phas ized.La energía eólica es una de las principales energías renovables consideradas para reemplazar los combustibles fósiles en la generación de electricidad a nivel mundial. Para mejorar y acelerar su implementación a gran escala, es vital reducir los costes asociados con el mantenimiento. Como las roturas de los componentes obligan a la turbina a detenerse durante largos períodos de reparación, la industria eólica necesita cambiar del anticuado mantenimiento preventiv o correctivo al mantenimiento basado en la condición (también llamado mantenimiento predictivo). El mantenimiento basado en la condición de los rodamientos pitch es especialmente desafiante, porque las condiciones de operación incluyen un alto estrés mecánico y bajas velocidades de rotación. Debido a que estas condiciones de operación impactan negativamente en los resultados de los métodos y técnicas estándar aplicados en los sistemas actuales de monitoreo basados en el estado, el mantenimiento basado en el estado de los rodamientos pitch sigue siendo un desafío. Por tanto, esta tesis se centra en la investigación de métodos y técnicas novedosas que obtengan información fiable sobre el estado de los rodamientos pitch para el mantenimiento basado en la condición. Inicialmente, se realiza el reconocimiento del estado del arte para reconocer los métodos y señales utilizados. Este paso avala la decisión de analizar las señales de vibración y las emisiones acústicas a lo largo de esta tesis. Debido a las condiciones de funcionamiento particulares de los rodamientos pitch, esta investigación reconoce la necesidad de crear un conjunto de datos para replicar las condiciones de funcionamiento particulares del rodamiento pitch en una experiencia de laboratorio controlado. Como resultado, se genera un conjunto de datos basado en vibraciones y un segundo conjunto de datos basado en emisiones acústicas. El conjunto de datos de vibraciones permite la validación de un algoritmo novedoso para el diagnóstico de rodamientos de baja velocidad, el cual se basa en el concepto de la entropía según la definición de Shannon y Rényi. En comparación con los métodos clásicos que se encuentran en la literatura, el diagnóstico de rodamientos de baja velocidad basado en indicadores basados en la entropía puede extraer información más confiable. Además, la investigación de la combinación de varios indicadores para mejorar el diagnóstico revela que los indicadores basados en la entropía pueden extraer más información que los indicadores habituales utilizados en la academia. El conjunto de datos de las emisiones acústicas de los rodamientos de baja velocidad ayuda a contribuir al desarrollo de métodos de diagnóstico. En esta investigación, el análisis de la energía de las señales revela una dependencia de la intensidad y la presencia de daño. Además, se enfatiza una relación entre la forma de onda de la energía analizada y la existencia de daño.L'energia eòlica és una de les principals energies renovables considerades per reemplaçar els combustibles fòssils en la generació d'electricitat a nivell mundial. Per millorar i accelerar la seva implementació a gran escala, és vital reduir els costos associats amb el manteniment. Com els trencaments dels components obliguen a la turbina a aturar-se durant llargs períodes de reparació, la industria eòlica necessita canviar de l'antiquat manteniment preventiu o correctiu al manteniment basat en la condició (també anomenat manteniment predictiu). El manteniment basat en la condició dels rodaments de pas és especialment desafiant, perquè les condicions d’operació inclouen un alt estrès mecànic i baixes velocitats de rotació. A causa de que aquestes condicions d’operació impacten negativament en els resultats dels mètodes i tècniques estàndard aplicats en els sistemes actuals de monitorització basats en l'estat, el manteniment basat en l'estat dels rodaments de pas segueix sent un desafiament. Per tant, aquesta tesi se centra en la investigació de mètodes i tècniques noves que obtinguin informació fiable sobre l'estat dels rodaments de pas per al manteniment basat en la condició. Inicialment, es realitza el reconeixement de l'estat de l'art per reconèixer els mètodes i senyals utilitzats. Aquest pas avala la decisió d'analitzar els senyals de vibració i les emissions acústiques al llarg d'aquesta tesi. A causa de les condicions de funcionament particulars dels rodaments de pas, aquesta investigació reconeix la necessitat de crear un conjunt de dades per replicar les condicions de funcionament particulars del rodament de pas en un experiment de laboratori controlat. Com a resultat, es genera un conjunt de dades basat en vibracions i un segon conjunt de dades basat en emissions acústiques. El conjunt de dades de vibracions permet la validació d'un algoritme nou per al diagnòstic de rodaments de baixa velocitat, el qual es basa en el concepte de l'entropia segons la definició de Shannon i Renyi. En comparació amb els mètodes clàssics que es troben a la literatura, el diagnòstic de rodaments de baixa velocitat basat en indicadors basats en l'entropia pot extreure informació més fiable. A més, la investigació de la combinació de diversos indicadors per millorar el diagnòstic revela que els indicadors basats en l'entropia poden extreure més informació que els indicadors habituals utilitzats en la literatura. El conjunt de dades de les emissions acústiques dels rodaments de baixa velocitat ajuda a contribuir al desenvolupament de mètodes de diagnòstic. En aquesta investigació, l’anàlisi de l'energia de les senyals revela una dependència de la intensitat i la presència de dany. A més, s'emfatitza una relació entre la forma d'ona de l'energia analitzada i l’existència de dany.Energia eolikoa mundu mailan elektrizitatea sortu eta erregai fosilak ordezkatzeko energia berriztagarri nagusietako bat da. Eskala handiko ezarpena hobetu eta bizkortzeko, ezinbestekoa da mantentze-lanekin lotutako kostuak murriztea. Osagaien hausturek turbina konponketa-aldi luzeetan gelditzera behartzen dutenez, industria eolikoak mantentze-lan prebentibo edo zuzentzaile zaharkitutik egoeran oinarritutako mantentzelanetara aldatu behar du (mantentze-lan prediktiboa ere esaten zaio). Pitch errodamenduen egoeran oinarritutako mantentzea bereziki desa atzailea da, tentsio mekaniko handiak jasaten baitituzte eta errotazio-abiadura txikietan egoten baitira abian. Operaziobaldintza horiek eragin negatiboa dutenez egoeran oinarritutako egungo monitorizazio sistemetan erabiltzen diren metodo eta teknika estandarren emaitzetan, pitch errodamenduen egoeran oinarritutako mantentze-lanak erronka bat izaten jarraitzen du. Tesi hau egoeran oinarritutako mantenurako pitch errodamenduen egoerari buruzko informazio dagarria lortzen duten metodo eta teknika berritzaileen ikerketan oinarritzen da. Hasieran, teknologiaren egungo egoera aztertzen da, erabilitako metodoak eta seinaleak ezagutzeko. Urrats honek tesi honetan zehar bibrazio-seinaleak eta emisio akustikoak aztertzeko erabakia bermatzen du. Pitch errodamenduen funtzionamendu baldintza bereziak direla eta, ikerketa honek adierazten du beharrezkoa dela datu multzo bat sortzea pitch errodamenduaren funtzionamendu baldintza partikularrak erreplikatzeko laborategi kontrolatuko testuinguru batean. Ondorioz, bibrazioetan oinarritutako datu-multzo bat eta emisio akustikoetan oinarritutako bigarren datu-multzo bat sortzen dira. Bibrazioen datu-multzoak abiadura txikiko errodamenduen diagnostikorako algoritmo berritzaile bat baliozkotzea ahalbidetzen du, zeina entropiaren kontzeptuan oinarritzen baita Shannon eta R enyiren de nizioaren arabera. Literaturan dauden metodo klasikoekin alderatuta, entropian oinarritutako adierazleek abiadura txikiko errodamenduen diagnostikorako informazio dagarriagoa atera dezakete. Gainera, diagnostikoa hobetzeko hainbat adierazleren konbinazioaren ikerketak agerian uzten du entropian oinarritutako adierazleek akademian erabiltzen diren ohiko adierazleek baino informazio gehiago atera dezaketela. Abiadura txikiko errodamenduen emisio akustikoen datu multzoak diagnostiko metodoak garatzen laguntzen du. Ikerketa lan honetan, seinaleen energiaren azterketak intentsitatearekiko eta kaltearen presentziarekiko dependentzia adierazten du. Gainera, aztertutako energiaren uhin-formaren eta kaltearen arteko erlazioa nabarmentzen da.Postprint (published version

SCADA data for wind turbine data-driven condition/performance monitoring: A review on state-of-art, challenges and future trends

This paper reviews the recent advancement made in data-driven technologies based on SCADA data for improving wind turbines’ operation and maintenance activities (e.g. condition monitoring, decision support, critical components failure detections) and the challenges associated with them. Machine learning techniques applied to wind turbines’ operation and maintenance (O&M) are reviewed. The data sources, feature engineering and model selection (classification, regression) and validation are all used to categorise these data-driven models. Our findings suggest that (a) most models use 10-minute mean SCADA data, though the use of high-resolution data has shown greater advantages as compared to 10-minute mean value but comes with high computational challenges. (b) Most of SCADA data are confidential and not available in the public domain which slows down technological advancements. (c) These datasets are used for both, the classification and regression of wind turbines but are used in classification extensively. And, (d) most commonly used data-driven models are neural networks, support vector machines, probabilistic models and decision trees and each of these models has its own merits and demerits. We conclude the paper by discussing the potential areas where SCADA data-based data-driven methodologies could be used in future wind energy research

Acquisition and processing of new data sources for improved condition monitoring of mechanical systems

190 p.Este trabajo está centrado en el desarrollo de nuevas formas de monitorización en línea del estado de salud de sistemas mecánicos mediante tecnologías poco utilizadas hasta ahora en este campo. En particular, se han investigado el uso de la monitorización de la viscosidad del aceite lubricante y la tecnología de análisis de las características de la corriente que alimenta el motor para obtener conocimiento sobre el estado de las cajas de engranajes. Por un lado, se presenta una nueva solución basada en materiales magnetoelásticos para la monitorización de la viscosidad del aceite lubricante. Por el otro, el análisis de la corriente alimentación del motor (MCSA por sus siglas en inglés) se presenta como alternativa de los acelerómetros tradicionales para la monitorización de anomalías mecánicas.En particular, se ha desarrollado un sensor magnetoelástico de viscosidad cinemática para mediciones en línea. La principal ventaja del sensor propuesto es su capacidad de medir en una amplia gama de valores de viscosidad (desde 32 cSt hasta 320 cSt). No se conoce ningún otro sensor equivalente comercialmente disponible con un rango similar.Con respecto al análisis de las características de la corriente de alimentación del motor (MCSA), el objetivo de la Tesis es poder diseñar un sistema para monitorizar una caja de engranajes en funcionamiento normal. En este sentido, se ha abordado el análisis de transitorios de velocidad, manteniendo la carga fija. Se ha utilizado un banco de pruebas de cajas de engranajes para reproducir diferentes fallos y adquirir datos en diferentes condiciones de operación

Acquisition and processing of new data sources for improved condition monitoring of mechanical systems

190 p.Este trabajo está centrado en el desarrollo de nuevas formas de monitorización en línea del estado de salud de sistemas mecánicos mediante tecnologías poco utilizadas hasta ahora en este campo. En particular, se han investigado el uso de la monitorización de la viscosidad del aceite lubricante y la tecnología de análisis de las características de la corriente que alimenta el motor para obtener conocimiento sobre el estado de las cajas de engranajes. Por un lado, se presenta una nueva solución basada en materiales magnetoelásticos para la monitorización de la viscosidad del aceite lubricante. Por el otro, el análisis de la corriente alimentación del motor (MCSA por sus siglas en inglés) se presenta como alternativa de los acelerómetros tradicionales para la monitorización de anomalías mecánicas.En particular, se ha desarrollado un sensor magnetoelástico de viscosidad cinemática para mediciones en línea. La principal ventaja del sensor propuesto es su capacidad de medir en una amplia gama de valores de viscosidad (desde 32 cSt hasta 320 cSt). No se conoce ningún otro sensor equivalente comercialmente disponible con un rango similar.Con respecto al análisis de las características de la corriente de alimentación del motor (MCSA), el objetivo de la Tesis es poder diseñar un sistema para monitorizar una caja de engranajes en funcionamiento normal. En este sentido, se ha abordado el análisis de transitorios de velocidad, manteniendo la carga fija. Se ha utilizado un banco de pruebas de cajas de engranajes para reproducir diferentes fallos y adquirir datos en diferentes condiciones de operación

The blessings of explainable AI in operations & maintenance of wind turbines

Wind turbines play an integral role in generating clean energy, but regularly suffer from operational inconsistencies and failures leading to unexpected downtimes and significant Operations & Maintenance (O&M) costs. Condition-Based Monitoring (CBM) has been utilised in the past to monitor operational inconsistencies in turbines by applying signal processing techniques to vibration data. The last decade has witnessed growing interest in leveraging Supervisory Control & Acquisition (SCADA) data from turbine sensors towards CBM. Machine Learning (ML) techniques have been utilised to predict incipient faults in turbines and forecast vital operational parameters with high accuracy by leveraging SCADA data and alarm logs. More recently, Deep Learning (DL) methods have outperformed conventional ML techniques, particularly for anomaly prediction. Despite demonstrating immense promise in transitioning to Artificial Intelligence (AI), such models are generally black-boxes that cannot provide rationales behind their predictions, hampering the ability of turbine operators to rely on automated decision making. We aim to help combat this challenge by providing a novel perspective on Explainable AI (XAI) for trustworthy decision support.This thesis revolves around three key strands of XAI – DL, Natural Language Generation (NLG) and Knowledge Graphs (KGs), which are investigated by utilising data from an operational turbine. We leverage DL and NLG to predict incipient faults and alarm events in the turbine in natural language as well as generate human-intelligible O&M strategies to assist engineers in fixing/averting the faults. We also propose specialised DL models which can predict causal relationships in SCADA features as well as quantify the importance of vital parameters leading to failures. The thesis finally culminates with an interactive Question- Answering (QA) system for automated reasoning that leverages multimodal domain-specific information from a KG, facilitating engineers to retrieve O&M strategies with natural language questions. By helping make turbines more reliable, we envisage wider adoption of wind energy sources towards tackling climate change

The Application of Downhole Vibration Factor in Drilling Tool Reliability Big Data Analytics - A Review

In the challenging downhole environment, drilling tools are normally subject to high temperature, severe vibration, and other harsh operation conditions. The drilling activities generate massive field data, namely field reliability big data (FRBD), which includes downhole operation, environment, failure, degradation, and dynamic data. Field reliability big data has large size, high variety, and extreme complexity. FRBD presents abundant opportunities and great challenges for drilling tool reliability analytics. Consequently, as one of the key factors to affect drilling tool reliability, the downhole vibration factor plays an essential role in the reliability analytics based on FRBD. This paper reviews the important parameters of downhole drilling operations, examines the mode, physical and reliability impact of downhole vibration, and presents the features of reliability big data analytics. Specifically, this paper explores the application of vibration factor in reliability big data analytics covering tool lifetime/failure prediction, prognostics/diagnostics, condition monitoring (CM), and maintenance planning and optimization. Furthermore, the authors highlight the future research about how to better apply the downhole vibration factor in reliability big data analytics to further improve tool reliability and optimize maintenance planning