Effective algorithms for real-time wind turbine condition monitoring and fault-detection

Reliable condition monitoring (CM) can be an effective means to significantly reduce wind turbine (WT) downtime, operations and maintenance costs and plan preventative maintenance in advance. The WT generator voltage and current output, if sampled at a sufficiently high rate (kHz range), can provide a rich source of data for CM. However, the electrical output of the WT generator is frequently shown to be complex and noisy in nature due to the varying and turbulent nature of the wind. Thus, a fully satisfactory technique that is capable to provide accurate interpretation of the WT electrical output has not been achieved to date. The objective of the research described in this thesis is to develop reliable WT CM using advanced signal processing techniques so that fast analysis of non-stationary current measurements with high diagnostic accuracy is achieved. The diagnostic accuracy and reliability of the proposed techniques have been evaluated using data from a laboratory test rig where experiments are performed under two levels of rotor electrical asymmetry faults. The experimental test rig was run under fixed and variable speed driving conditions to investigate the kind of results expected under such conditions. An effective extended Kalman filter (EKF) based method is proposed to iteratively track the characteristic fault frequencies in WT CM signals as the WT speed varies. The EKF performance was compared with some of the leading WT CM techniques to establish its pros and cons. The reported experimental findings demonstrate clear and significant gains in both the computational efficiency and the diagnostic accuracy using the proposed technique. In addition, a novel frequency tracking technique is proposed in this thesis to analyse the non-stationary current signals by improving the capability of a continuous wavelet transform (CWT). Simulations and experiments have been performed to verify the proposed method for detecting early abnormalities in WT generators. The improved CWT is finally applied for developing a new real-time CM technique dedicated to detect early abnormalities in a commercial WT. The results presented highlight the advantages of the improved CWT over the conventional CWT to identify frequency components of interest and cope with the non-linear and non-stationary fault features in the current signal, and go on to indicate its potential and suitability for WT CM.</div

Modèles de fiabilité et de maintenance prédictive de systèmes sujets à des défaillances interactives

RÉSUMÉ: L’interaction des défaillances est une thématique qui prend une ampleur considérable dans le monde de la recherche industrielle moderne. Les systèmes sont de plus en plus complexes et leurs fonctionnements et défaillances sur le long terme sont sujets à diverses sources d’influence internes et externes. Les actifs physiques en particulier sont soumis à l’impact du temps, de l’environnement et du rythme de leur utilisation. Connaître ces sources d’influence n’est pas suffisant car il importe de comprendre quelles sont les relations qui les lient afin de planifier de façon efficiente la maintenance des actifs. En effet, cette dernière peut s’avérer très couteuse et sa mauvaise planification peut conduire à l’utilisation de systèmes dangereux pouvant engendrer des évènements catastrophiques. La fiabilité est un vaste domaine. Elle propose une large panoplie de modèles mathématiques qui permettent de prédire le fonctionnement et les défaillances des actifs physiques. Ceci dit, les concepts des modèles les plus appliqués à ce jour se basent sur des hypothèses parfois simplistes et occultent bien souvent certaines relations de dépendances qui régissent un système. L’interaction des défaillances dans le cadre des dépendances stochastiques est abordée par de nombreux travaux de recherches. Par contre, la compréhension et l’implémentation de ces travaux demeurent un défi pour les spécialistes en maintenance qui ont besoin de modèles réalistes pour une maintenance préventive efficace. Cette thèse traite de la fiabilité et la maintenance prédictive des actifs physiques en exploitation et sujets à divers modes de défaillance interactifs. Elle établit avant tout l’importance d’accorder une attention particulière à l’interaction des défaillances dans le domaine de la fiabilité et de la maintenance. Dans une revue de littérature, les concepts et les méthodes de modélisation et d’optimisation en fiabilité et en maintenance préventive sont présentés. Les divers types de dépendances dans un système sont discutés. Un cas d’application, à savoir celui des ponceaux en béton, est proposé. Les travaux entrepris par la suite fournissent avant tout un cadre pour la modélisation de la fiabilité incluant l’interaction des défaillances. A cette fin, une étude comparative des modèles existants les plus pertinents est effectuée de points de vue conceptuel, méthodologique et applicatif. Le cadre étant défini, un modèle basé sur les chocs extrêmes et les chaînes de Markov est construit afin de valoriser le caractère séquentiel des défaillances interactives. Cette proposition est améliorée pour prendre en compte la dégradation du système. Une stratégie de maintenance prédictive est conséquemment développée. Toutes ces approches sont appliquées à un ensemble de ponceaux en béton observés sur plusieurs années. Cela permet d’expliquer les dépendances entre l’occurrence de déplacements et l’occurrence de fissures dans une structure. Tous ces concepts et résultats sont finalement discutés afin de déterminer des perspectives réalistes pour une étude approfondie de l’interactivité d’un point de vue fiabiliste et dans un but stratégique pour la planification de la maintenance.----------ABSTRACT: Failure interaction is a subject gaining growing attention in the world of modern industrial research. Systems are becoming increasingly complex. Their life cycles are subject to various internal and external influences. Physical assets in particular are impacted by time, environment and usage. Knowing these sources of influence is not enough. Indeed, it is important to understand the relationships between them in order to plan effectively for the maintenance of assets. Maintenance can be quite expensive. Thus, poor planning can lead to dangerous systems that could cause catastrophic events. Reliability engineering offers a wide range of mathematical models to predict failures. That being said, the concepts of the most widely applied models in the industry are often based on simplistic assumptions and tend to overlook certain dependencies within a system. Failure interaction in the context of stochastic dependencies is largely addressed in the literature. However, understanding and implementing the proposed approaches remains a challenge for maintenance specialists that need realistic models for efficient maintenance planning. This thesis focuses on the reliability and predictive maintenance of physical assets subject to interactive failure modes. First of all, it emphasizes the importance of paying particular attention to failure interaction. In a literature review, the concepts and methods for modeling and optimizing reliability and preventive maintenance are presented. The diverse dependencies in a system are discussed. A case study is proposed, namely concrete culverts. Subsequently, the research provides a framework for modeling reliability that integrates the interaction of failures. To this end, the most relevant models in the literature are comparatively studied from a conceptual, methodological and applicative point of view. In the defined framework, a model based on extreme shocks and Markov processes is built in order to represent the sequential nature of interactive failures. This approach is extended to take into account the natural degradation of a system. A predictive maintenance strategy is consequently developed. All these models are applied to a set of concrete culverts observed over several years. The dependences between the occurrence of displacements and the occurrence of cracks in a structure are explained through these approaches. Finally, these concepts and results are discussed in order to determine realistic perspectives for in-depth studies of the impact of failure interaction on reliability and for strategic maintenance plannin