Vibration-based damage detection in wind turbine towers using artificial neural networks

Nguyen, Cong-Uy; Huynh, Thanh-Canh; Kim, Jeong-Tae

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자료유형: 학술저널

저자정보: Nguyen, Cong-Uy (Department of Ocean Engineering, Pukyong National University) Huynh, Thanh-Canh (Department of Ocean Engineering, Pukyong National University) Kim, Jeong-Tae (Department of Ocean Engineering, Pukyong National University)

저널정보: 테크노프레스 Structural monitoring and maintenance Structural monitoring and maintenance 제5권 제4호

발행연도: 2018.1

수록면: 507 - 519 (13page)

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In this paper, damage assessment in wind-turbine towers using vibration-based artificial neural networks (ANNs) is numerically investigated. At first, a vibration-based ANNs algorithm is designed for damage detection in a wind turbine tower. The ANNs architecture consists of an input, an output, and hidden layers. Modal parameters of the wind turbine tower such as mode shapes and frequencies are utilized as the input and the output layer composes of element stiffness indices. Next, the finite element model of a real wind-turbine tower is established as the test structure. The natural frequencies and mode shapes of the test structure are computed under various damage cases of single and multiple damages to generate training patterns. Finally, the ANNs are trained using the generated training patterns and employed to detect damaged elements and severities in the test structure.

#wind turbine #vibration #frequency #mode shape #ANN #damage detection #finite element model

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Nguyen, Cong-Uy

소속기관 Department of Ocean Engineering, Pukyong National University

주요연구분야 공학 > 기타공학 > 기타 공학

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Huynh, Thanh-Canh

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Kim, Jeong-Tae

소속기관 Department of Ocean Engineering, Pukyong National University

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