DEPOT INSTITUTIONNEL UNIV DJELFA

Diagnostic de Défauts dans une Turbine Eolienne par des Techniques Intelligentes

Show simple item record

dc.contributor.author ساسي, عبد المومن
dc.date.accessioned 2022-09-20T08:39:09Z
dc.date.available 2022-09-20T08:39:09Z
dc.date.issued 2022-06-26
dc.identifier.uri http://dspace.univ-djelfa.dz:8080/xmlui/handle/123456789/3983
dc.description.abstract تهدف هذه الأطروحة إلى اقتراح و دراسة بناء نظام فعال لتشخيص الأعطال في توربينات الرياح. حيث تؤثر هذه الأعطال بشكل مباشر على أداء هذه التوربينات وبالتالي تدهور مستوى إنتاج الطاقة المتولدة عن المستوى المميزلها. يقترح هذا العمل بناء طريقة بسيطة و فعالة لتشخيص أعطال توربينات الرياح التي تسمح باكتشاف الأخطاء وكذا عزلها من خلال استغلال تعدد مصادر القياس وكذا تشابه الأنظمة الميكانيكية المكونة للتوربينة واعتمادا على استراتيجية اتخاذ قرار العزل. تم اختبار نظام التشخيص المقترح في استكشاف وعزل عدة اخطاء تحدث في مختلف وحدات نموذج مرجعي محاك لتوربينة رياح, التي يمكنها محاكاة العديد من الأعطال بسيناريوهات مختلفة. تظهر النتائج المتحصل عليها فعالية استراتيجية التشخيص المقترحة, حيث يمكن الكشف عن جميع الأعطال وتحديدها بشكل صحيح في الأنظمة الرئيسية الثلاث لتوربينات الرياح. إضافة إلى ذلك, تميز هذا النظام المقترح في بساطته وكفاءة أداءه وكذا قدرته على التشخيص اللحظي في نفس وقت انتاج الكهرباء بفضل المكونات الإلكترونية المستخدمة في بنائه .The work presented in this thesis deals with the study and proposal of an efficient fault diagnosis structure in wind turbines. Any malfunction of any of its components directly affects the degradation of the energy performance of the machine which is characterized by the value of power generated at the output. In this work, a simple and effective fault diagnosis method has been proposed for the wind turbine. Where, the problem of fault detection and isolation is based on a decision strategy by exploiting the hardware redundancy of sensors and actuators in the wind turbine. This diagnostic system is applied to different parts of a benchmark simulation model, which models the turbine and can simulate several faults with different scenarios. The obtained simulation results show the effectiveness of the proposed diagnostic strategy. All faults can be detected and identified correctly in the three main subsystems of the turbine. The advantage of this proposed system is its simplicity and efficiency in real-time execution due to their used electronic components Le travail présenté dans cette thèse porte sur l’étude et la proposition d’une structure de diagnostic efficace des défauts dans les turbines éoliennes. N’importe quel dysfonctionnement de l'un de ses composants affecte directement la dégradation des performances énergétiques de la machine qui sont caractérisées par la valeur de puissance générée à la sortie. Dans ce travail, une méthode simple et efficace de diagnostic de défaut a été proposée pour la turbine éolienne. Où le problème de la détection et l’isolation des défauts est basé sur une stratégie de décision en exploitant la redondance matérielle des capteurs et des actionneurs dans la turbine éolienne. Ce système de diagnostic est appliqué au différentes parties d’un modèle de simulation de type benchmark, qui modélise la turbine et peut simuler plusieurs défauts avec différents scénarios. Les résultats de simulation obtenus montrent l'efficacité de la stratégie de diagnostic proposée. Tous les défauts peuvent être détectés et identifiés correctement dans les trois principaux sous-systèmes de la turbine. L'avantage de ce système proposé est sa simplicité et efficacité dans l'exécution en temps réel due à leurs composants électroniques utilisés. en_EN
dc.language.iso fr en_EN
dc.publisher ziane achour university of djelfa en_EN
dc.subject توربين الرياح, تشخيص, أعطال, نظام ضبابي نوع-1, نظام ضبابي نوع-2. Wind turbine, diagnosis, faults, fuzzy system type-1, fuzzy system type-2.Turbine éolienne, diagnostic, défauts, système flou type-1, système flou type-2. en_EN
dc.title Diagnostic de Défauts dans une Turbine Eolienne par des Techniques Intelligentes en_EN
dc.type Thesis en_EN


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account