Detecção de falhas em aerogeradores utilizando ICA para detecção de padrões em sinais de corrente elétrica

Detecção de falhas em aerogeradores utilizando ICA para detecção de padrões em sinais de corrente elétrica

Detecção de falhas em aerogeradores utilizando Inteligência Computacional Aplicada para detecção de padrões em sinais de corrente elétrica. A pesquisa é realizada em conjunto com o Laboratório de Processamento de Energia (LPE).

A pesquisa gerou até o momento 3 produções acadêmicas: 

1 – SOUSA, P. H. F. ; NASCIMENTO, N. M. M. ; Rebouças Filho, Pedro Pedrosa ; MEDEIROS, C. M. S. . Detection and classification of faults in induction generator applied into wind turbines through a machine learning approach. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2018, Rio de Janeiro. 2018 International Joint Conference on Neural Networks – IJCNN, 2018. (Conferência A1 em Ciência da Computação).

2 – Nascimento, Navar de Medeiros Mendonça ; Medeiros, Cláudio Marques de Sá ; Rebouças Filho, Pedro Pedrosa . A Comparison of Machine Learning Methods to Identify Broken Bar Failures in Induction Motors Using Statistical Moments. In: ISDA 2017. (Org.). Advances in Intelligent Systems and Computing. 736ed.: Springer International Publishing, 2018, v. , p. 124-133. (Conferência B1 em Ciência da Computação) https://doi.org/10.1007/978-3-319-76348-4_13

3 –  NASCIMENTO, N. M. M. ; Rebouças Filho, Pedro Pedrosa ; MEDEIROS, C. M. S. . Higher-Order Statistics applied to machine learning as an approach to identify broken rotor bars in induction motors. IEEE Latin America Transactions, 2018 (Periódico B1 em Engenharias IV).

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