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IECON 2011, Melbourne : Australie (2011)
A Comparative Study of Time-Frequency Representations for Fault Detection in Wind Turbine
El Houssin El Bouchikhi 1, Vincent Choqueuse 1, Mohamed Benbouzid 1, Jean-Frederic Charpentier 2, Georges Barakat 3
(03/01/2012)

To reduce the cost of wind energy, minimization and prediction of maintenance operations in wind turbine is of key importance. In variable speed turbine generator, advanced signal processing tools are required to detect and diagnose the generator faults from the stator current. To detect a fault in non-stationary conditions, previous studies have investigated the use of time-frequency techniques such as the Spectrogram, the Wavelet transform, the Wigner-Ville representation and the Hilbert-Huang transform. In this paper, these techniques are presented and compared for broken-rotor bar detection in squirrel-cage generators. The comparison is based on several criteria such as the computational complexity, the readability of the representation and the easiness of interpretation.
1 :  Laboratoire brestois de mécanique et des systèmes (LBMS)
Université de Bretagne Occidentale - Brest : EA4325 – ENSTA Bretagne – Ecole Nationale d'Ingénieurs de Brest – Institut Supérieur des Sciences et Technologies de Brest (ISSTB)
2 :  Institut de Recherche de l'Ecole Navale (EA 3634) (IRENAV)
Ecole Navale – Arts et Métiers Paris Tech
3 :  Groupe de Recherche en Electrotechnique et Automatique du Havre (GREAH)
Université du Havre
ESE
Sciences de l'ingénieur/Traitement du signal et de l'image

Informatique/Traitement du signal et de l'image

Sciences de l'ingénieur/Energie électrique
Wind turbine – broken-rotor bars – fault detection – signal processing – time-frequency representations
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IECON_2011.pdf(761.2 KB)

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