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Development of IR Camera based Fault Detection System for Wind Turbine Generator

IR 카메라 기반의 풍력발전용 고장검출 시스템 개발

  • Kim, Se-Yoon (School of Electronic & Information Engineering, Kunsan National Univ.) ;
  • Kim, Sung-Ho (Department of Control & Robotics Engineering, Kunsan National Univ.)
  • 김세윤 (군산대학교 전자정보공학부) ;
  • 김성호 (군산대학교 제어로봇공학과)
  • Received : 2012.10.12
  • Accepted : 2012.12.04
  • Published : 2012.12.25

Abstract

Wind energy is currently the fastest growing source of renewable energy used for electrical generation around the world. Generally, wind turbine systems are designed to be operated for twenty years long, Therefore, various faults in the wind turbine system inevitably occur during their long term period of operation. Especially, rotor shaft, gear-box and generator are installed inside of nacelle, furthermore, some cooling systems for normal operation of these devices are also required. If these cooing systems have failed in their operation, it is impossible for the entire system to be operated normally. In this work, IR(Infra Red) camera based fault detection system for the preventive detection of various cooling systems faults is proposed. To verify the applicability of the proposed system, physical implementation is embodied and various experiments are carried out.

최근 풍력발전은 전 세계적으로 전기의 생산을 위해 사용되는 신재생 에너지원 중 가장 빨리 성장하고 있는 분야이다. 일반적으로 풍력발전 시스템은 설치 후 약 20년 동안 사용될 수 있도록 설계되며 따라서 장기간 운전할 경우, 풍력 발전기에서의 고장은 필연적으로 발생하게 된다. 특히 풍력발전 시스템의 너셀 내부에는 로터샤프트, 기어박스 및 발전기 등이 설치되며 이들 요소의 정상적인 동작을 보장하기 위한 각종 냉각 시스템이 설치된다. 만일 이들 냉각 시스템에 고장이 발생된다면 전체 풍력발전시스템의 정상적인 동작을 보장하는 것이 불가능하다. 이에 본 연구에서는 풍력발전 시스템 너셀 내부에 설치되는 각종 냉각장치의 고장을 미연에 방지할 수 있게 하는 IR 카메라 기반의 풍력발전용 고장검출 시스템을 제안하고 실제 시스템의 구현을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단

References

  1. S.D. Oh, "Current development trend of wind turbine system," Journal of Fluid Machinery, vol. 8, no. 3, pp. 65-72, 2005. https://doi.org/10.5293/KFMA.2005.8.3.065
  2. M. P. Papaelias, "Development and Demonstration of a Novel Integrated Condition Monitoring System for Wind Turbines," 2009.
  3. C.S. Kim, B.H. Kwon and K.S. Kwak, "The Design and Implementation of the Adaptive Contrast Controller System," Journal of Korea Multimedia Society, vol. 5, no. 1, pp. 38-46, 2002.
  4. K.H. Koh, J.G. Kuk, W.S. Choi and N.I. Cho, "Inter-channel similarity measure for autofocus on digital camera with divided aperture," The Korean Society of Broadcast Engineering, pp. 401-404, 2010.
  5. Y. Amirat, M. Benbouzid, B. Bensaker, and R. Wamkeue, "Condition Monitoring and fault Diagnosis in Wind energy conversion Systems: A Review," in Proc. 2007 IEEE International Electric Machines and Drives Conference, vol. 2, pp. 1434-1439, 2007.
  6. L. Barbara, J. Upton and J. Stone, Photography, Prentice Hall, 2007.
  7. C.H. Park and Y.S. Cho, "Auto Focusing Algorithm for Optimization of Hill Climbing Curve," Journal of The Institute of Electronics Engineers of Korea, vol. 9, no. 1, pp. 545-548, 1996.
  8. Y.M. Baek and J.Y. Choi, "Moving Object Detection in Pan-Tilt Camera using Image Alignment," 2008 CICS The Korean Institute of Electrical Engineers, pp. 260-261, 2008.