E-diagnostic de processus physiques à base des méthodes de haute résolution Application : machines éoliennes

The expansion of systems using intelligent sensors has prompted the study of physical processes E-diagnosis based on high resolution methods. The automated control of modern wind machines requires proactive maintenance. We proposed several indicators measuring the performance level of a wireless protocol for routing data packets to the monitoring station. A study to design a diagnosis system entitled IESRCM for local or remote monitoring for the mentioned machines is achieved. A comparison has been realized to appreciate the performance of this system when it is integrated with GPRS or Wi-Max wireless modules. The obtained results by simulation using Proteus ISIS and OPNET software have favored the incorporation of Wi-Max module in the proposed system because its advantages over GPRS. The high resolution spectral estimation methods are effectively used for detecting electromechanical wind turbine faults. In front of the diversity of these methods, an investigation of each algorithm separately has been performed with a composite signal of stator current containing several types of defects and under different noisy environments. It was deduced in therein that the accuracy of the spectral estimation depends on the degree of the signal disturbance, the severity level of the faults, the frequency sampling and the number of data samples. The comparison with simulation in Matlab that we have made between these algorithms has proved the superiority of ESPRIT algorithm. However, this algorithm has a relatively large computing time and requires an important memory size to be executed. To overcome this problem, an improvement of ESPRIT-TLS technique has been proposed to make it applicable in real time. A new version of this method is developed in this thesis entitled Fast-ESPRIT. The proposed development is made by combining pass band recursive filtering technique IIR of Yule-Walker and decimation technique. The evaluation of the proposed technique for wind turbine fault detection of various types is performed. The analysis of the obtained results confirms that the Fast-ESPRIT algorithm provides a very satisfactory spectral accuracy in discriminating the studied faults harmonics. It resulted in a reduced complexity with an eligible ratio, a reduction of the required memory size for its implementation 5 times lower and a decrease of calculation time about 14,25 times less. This method provides better spectral resolution even in presence of a significant number of harmonics of different faults. However, this new method has some limitations because it does not recognize the type and the severity level of a detected fault. Therefore, another real time control approach has been proposed. It combines the developed Fast-ESPRIT method, the fault classification algorithm called CAFH and a fuzzy inference system interconnected with vibration sensors located on various wind turbine components. A new indicator of severity level for each studied fault type was formulated. It allows avoiding unnecessary alarms. Matlab simulation of this approach under four failure types with a noise shows that it provides a good robustness of faults classification.L’expansion des systèmes utilisant des capteurs intelligents a incité l’étude d’E-diagnostic de processus physiques à base des méthodes de haute résolution. Le contrôle automatisé des machines éoliennes modernes nécessite la maintenance proactive. On a proposé plusieurs indicateurs mesurant le niveau de performance d’un protocole d’acheminement sans fil des paquets de données vers la station de supervision. Une étude de conception d’un système de diagnostic IESRCM permettant la surveillance locale ou à distance des machines indiquées est réalisée. Une comparaison a été effectuée pour apprécier les performances de ce système lors de son intégration avec les modules sans fil GPRS ou Wi-Max. Les résultats obtenus avec simulation sous Proteus ISIS et OPNET ont favorisé l’incorporation du module Wi-Max dans le système proposé en raison de ses avantages par rapport au GPRS. Les méthodes d’estimation spectrale à haute résolution sont efficacement utilisées pour la détection de défauts électromécaniques d’éoliennes. Devant la diversité de ces méthodes, une investigation de chaque algorithme à part est réalisée avec un signal composite du courant statorique contenant plusieurs types de défauts et sous un environnement différemment bruité. On a déduit à cet égard que la précision de l’estimation spectrale dépend du degré de perturbation du signal, du niveau de sévérité d’un défaut, de la fréquence d’échantillonnage et du nombre d’échantillons de données. La comparaison avec simulation sous Matlab qu’on a effectuée entre ces algorithmes a prouvé la supériorité de l’algorithme ESPRIT. Cependant, cet algorithme présente un temps de calcul relativement grand et demande une taille mémoire importante pour être exécuté. Pour contourner cet obstacle, on a proposé une amélioration de la technique ESPRIT-TLS pour la rendre applicable en temps réel. Une nouvelle version est développée dans cette thèse intitulée Fast-ESPRIT. L’élaboration envisagée est effectuée en combinant la technique de filtrage passe bande récursif IIR de Yule-Walker et la technique de décimation. L’évaluation de la technique proposée dans la détection de quatre types de défauts d’une éolienne est réalisée. L’analyse des résultats obtenus confirme que l’algorithme Fast-ESPRIT offre une précision spectrale très satisfaisante dans la discrimination des harmoniques des défauts étudiés. On a abouti à une complexité réduite avec un rapport admissible, à une réduction de l’espace mémoire requis pour son exécution 5 fois inférieur et à la diminution du temps de calcul d’environ 14,25 fois moins. Cette méthode offre une meilleure résolution même en présence d’un nombre important d’harmoniques de défauts différents. Cependant, cette nouvelle méthode présente quelques limitations puisqu’elle ne permet pas de reconnaitre le type et le niveau de sévérité d’un défaut détecté. On a donc proposé une autre approche de contrôle en temps réel. Celle-ci combine la méthode Fast-ESPRIT développée, l’algorithme de classification de défauts intitulé CAFH et un système d’inférence flou interconnecté aux capteurs de vibration localisés sur les différentes composantes d’éolienne. Un nouvel indicateur du niveau de sévérité de chaque type de défaut a été formulé. Il permet d’éviter les alarmes inutiles. La simulation sous Matlab de cette approche avec quatre types de défaillances en présence d’un bruit montre qu’elle offre une meilleure robustesse dans la classification des défauts

Wind Turbine Fault Detection System in Real Time Remote Monitoring

In new energy development, wind power has boomed. It is due to theproliferation of wind parks and their operation in supplying the nationalelectric grid with low cost and clean resources. Hence, there is an increasedneed to establish a proactive maintenance for wind turbine machines based on remote control and monitoring. That is necessary with a real-time wireless connection in offshore or inaccessible locations while the wired method has many flaws. The objective of this strategy is to prolong wind turbine lifetime and to increase productivity. The hardware of a remote control and monitoring system for wind turbine parks is designed. It takes advantage of GPRS or Wi-Max wireless module to collect data measurements from different wind machine sensors through IP based multi-hop communication. Computer simulations with Proteus ISIS and OPNET software tools have been conducted to evaluate the performance of the studied system. Study findings show that the designed device is suitable for application in a wind park.DOI:http://dx.doi.org/10.11591/ijece.v4i6.647

Performance Indicators for Wireless Intelligent Sensors Applications

The metrology technology has been evolved so much with the wireless sensor intelligent systems providing more capabilities in term of processing, remote multi-sensing fusion and storage. This kind of systems can be used in many types of environments. The monitoring is one of the most used.  However, various design challenges for wireless intelligent sensors systems are imposed to overcome the physical limitations. Communication in sensor network should be as efficient as possible, especially for applications requiring specific performances. This paper analyzes the performance indicators of the sensing devices systems which stand for superior measurement, more accuracy and reliability. Study findings prescribe researchers, developers/ engineers and users to realizing an enhanced sensing motes design strategy that offers operational advantages which can give cost-effective solutions for an application

Fuzzy Logic Approach to Improving Stable Election Protocol for Clustered Heterogeneous Wireless Sensor Networks

Summary The wireless sensor network is composed of a set of nodes which energy is limited in terms of computing, storage and communication power. In this network, a few nodes become cluster head which causes the energetic heterogeneity of the network, therefore the behavior of the sensor network becomes very unstable as soon as the life of the first node is elapsed. SEP has proposed the extension of time to network stability before the death of the first node and the reduction of unstable time before the death of the last node. This protocol is based on the election of cluster head by the balance of the probabilities of the remaining energy for each node. In this paper, we propose to improve SEP by fuzzy logic (SEP-FL). We show by simulation in MATLAB that the proposed method increases the stability period and decreases the instability of the sensor network compared with LEACH, LEACH-FL and SEP taking into account the energy level and the distance to the base station. We conclude by studying the parameters of heterogeneity as the protocol proposed (SEP-FL) provides a longer interval of stability for large values of additional energy brought by the more powerful nodes (advanced)

Capteur Intelligent pour la Surveillance d'éoliennes par l'Analyse Spectrale à haute résolution

International audienceL'énergie électrique éolienne a connu un grand essor vu la multiplication des parcs éoliens et leur exploitation dans l'approvisionnement du réseau électrique national avec un faible coût et des propres ressources. Les machines éoliennes nécessitent périodiquement certaines maintenances afin d'assurer une durée de vie acceptable. Notre but est de concevoir une architecture de télésurveillance et de diagnostic de défaillances (fatigue mécanique des roulements, engrenages de variateur de vitesse, cassures…) basée sur l'utilisation d'un capteur intelligent comme un véritable système embarqué autonome intégrant une technique d'analyse spectrale à haute résolution de la signature du courant statorique du générateur de l'éolienne, ayant pour rôle de cerner l'apparition d'éventuelles raies caractérisant les défauts. On présente dans cet article, une étude de conception de ce capteur intelligent, on montre les limitations de la méthode d'estimation de la Densité Spectrale de Puissance DSP et on propose l'application de la méthode d'estimation du spectre de raies à haute résolution de Pisarenko vu qu'elle présente une grande robustesse au bruit de mesures et une résolution fréquentielle acceptée

ESPRIT Method Enhancement for Real-time Wind Turbine Fault Recognition

International audienceEarly fault diagnosis plays a very important role in the modern energy production systems. The wind turbine machine requires a regular maintenance to guarantee an acceptable lifetime and to minimize production loss. In order to implement a fast, proactive condition monitoring, ESPRIT-TLS method seems the correct choice due to its robustness in improving the frequency and amplitude detection. Nevertheless, it has a very complex computation to implement in real time. To avoid this problem, a Fast-ESPRIT algorithm that combined the IIR band-pass filtering technique, the decimation technique and the original ESPRIT-TLS method were employed to enhance extracting accurately frequencies and their magnitudes from the wind stator current. The proposed algorithm has been evaluated by computer simulations with many fault scenarios. Study results demonstrate the performance of Fast-ESPRIT allowing fast and high resolution harmonics identification with minimum computation time and less memory cost