The current climate crisis requires a shift towards renewable energies. Wind energy generation will
play a major role. Offshore wind energy can provide greater output due to more predictable weather
conditions compared to onshore wind energy and has one of the lowest lifecycle greenhouse gas
emissions for any source of energy. Some of the difficulties in their operation and maintenance lie in
the difficulty of accessing the site. Although remote monitoring has become standard in the industry,
structural health monitoring and predictive maintenance still present some challenges.
Normally, most or all the available data are of regular operation, thus methods that focus on the data
leading to failures end up using only a small subset of the available data. Furthermore, when there is
no historical precedent of a type of damage, those methods cannot be used. In addition, offshore
wind turbines work under a wide variety of environmental conditions and regions of operation
involving unknown input excitation given by the wind and waves. Finally, supervised approaches rely
on correctly labelling data, which is not possible in production conditions. Considering the difficulties,
the stated strategy in this work is based on unsupervised and semi-supervised approaches and it
works under different operating and environmental conditions based only on the output vibration
data gathered by accelerometer sensors. The proposed strategy has been tested through
experimental laboratory tests on a down-scaled model.
This project applies spectral entropy, a non-standard parameter in vibration analysis, to the studied
models. Overall accuracies of 93,88% for Isolation Forest (a semi-supervised method), and 88,67% for
One Class Support Vector Machine (a non-supervised method) can be achieved. The accuracies of
both models increase to up to 100% when trained against a larger dataset of healthy samples,
however achieving these results requires retuning for features and hyperparameters.
For all of this, the use of non-supervised and semi-supervised machine learning models is a realistic
approach to structural health monitoring of offshore wind turbines and has obtained promising
results when tested against an experimental dataset.La crisi climàtica actual requereix un gir cap a les energies renovables. La generació d'energia eòlica hi
jugarà un paper important. L'energia eòlica marina pot proporcionar una major producció degut a
condicions climàtiques més previsibles en comparació amb l'energia eòlica terrestre i té una de les
emissions de gasos d'efecte hivernacle de cicle de vida més baixes en comparació amb qualsevol font
d'energia. Algunes de les dificultats en el seu funcionament i manteniment radiquen en la dificultat
d'accés al lloc. Si bé la monitorització remot s'ha volgut estàndard a la indústria, la monitorització de
la salut estructural i el manteniment predictiu encara presenta algunes dificultats.
Normalment, la majoria o totes les dades disponibles són de l’operació regular, per tant els mètodes
enfocats en la utilització de les dades precedents a falles acabant utilitzant només un petit
subconjunt de les dades disponibles. A més, quan no hi ha antecedents històrics d'un tipus de dany,
no es poden utilitzar aquests mètodes. Encara, les turbines eòliques marines funcionen en una
amplia varietat de condicions ambientals i regions d'operació que involucren una excitació d'entrada
desconeguda proporcionada pel vent i les onades. Finalment, els enfocaments supervisats es basen
en l'etiquetatge correcte de les dades, que no és possible en condicions de producció. Tenint en
compte les dificultats, l'estratègia establerta en aquest treball es basa en enfocaments no supervisats
i semi-supervisats i funciona sota diferents condicions ambientals i operatives basant-se únicament
en les dades de vibració de sortida recopilades pels acceleròmetres. L’estratègia ha estat provada a
través d’assajos experimentals de laboratori en un model a escala reduïda.
Aquest projecte aplica l'entropia espectral, un paràmetre no estàndard en l'anàlisi de vibracions, als
models estudiats. Es poden aconseguir precisions generals del 93,88 % per a ‘Isolation Forest’ (un
mètode semi supervisat) i del 88,67 % per a ‘One Class Support Vector Machine’ (un mètode no
supervisat). Les precisions dels dos models augmenten fins al 100 % quan s'entrenen amb un conjunt
de dades més grans de mostres sanes; tanmateix, per aconseguir aquests resultats és necessari
tornar a ajustar les ‘features’ i els hiperparàmetres.
Per tot això, l’ús de models no supervisats i semi supervisats és un enfoc realista per la monitorització
estructural de les turbines de vent marines obtenint resultats prometedors quan s’ha provat contra
un conjunt de dades experimental.La actual crisis climática requiere un giro hacia las energías renovables. La generación de energía
eólica jugará un papel importante. La energía eólica marina puede proporcionar una mayor
producción debido a las condiciones climáticas más predecibles en comparación con la energía eólica
terrestre y tiene una de las emisiones de gases de efecto invernadero de ciclo de vida más bajas en
comparación cualquier fuente de energía. Algunas de las dificultades en su funcionamiento y
mantenimiento radican en la dificultad de acceso al sitio. Si bien el monitoreo remoto se ha vuelto
estándar en la industria, el monitoreo de la salud estructural y el mantenimiento predictivo aún
presenta algunos desafíos.
Normalmente, la mayoría o todos los datos disponibles son de operación regular, por lo que los
métodos que se enfocan en los datos que conducen a fallas terminan usando solo un pequeño
subconjunto de los datos disponibles. Además, cuando no existe un antecedente histórico de un tipo
de daño, no se pueden utilizar esos métodos. Por añadido, las turbinas eólicas marinas funcionan en
una amplia variedad de condiciones ambientales y regiones de operación que involucran una
excitación de entrada desconocida proporcionada por el viento y las olas. Finalmente, los enfoques
supervisados se basan en el etiquetado correcto de los datos, que no es posible en condiciones de
producción. Teniendo en cuenta las dificultades, la estrategia establecida en este trabajo se basa en
enfoques no supervisados y semi supervisados y funciona bajo diferentes condiciones operativas y
ambientales basadas solo en los datos de vibración de salida recopilados por los sensores del
acelerómetro. La estrategia propuesta ha sido probada a través de pruebas experimentales de
laboratorio en un modelo a escala reducida.
Este proyecto aplica la entropía espectral, un parámetro no estándar en el análisis de vibraciones, a
los modelos estudiados. Se pueden lograr precisiones generales del 93,88 % para ‘Isolation Forest’
(un método semi supervisado) y del 88,67 % para ‘One Class Support Vector Machine’ (un método no
supervisado). Las precisiones de ambos modelos aumentan hasta un 100 % cuando se entrenan con
un conjunto de datos más grande de muestras sanas; sin embargo, para lograr estos resultados es
necesario volver a ajustar las ‘features’ y los hiperparámetros.
Por todo esto, el uso de modelos de aprendizaje automático no supervisados y semi supervisados es
un enfoque realista para el monitoreo de la salud estructural de las turbinas eólicas marinas y ha
obtenido resultados prometedores cuando se prueba con un conjunto de datos experimental.Objectius de Desenvolupament Sostenible::7 - Energia Assequible i No Contaminan
