prindi

Digital twin of wind generator to simulate different turbine characteristics using IoT

autor
Raja, Hadi Ashraf
Kudelina, Karolina
Rjabtšikov, Viktor
Vaimann, Toomas
Kallaste, Ants
Pomarnacki, Raimondas
Hyunh, Van Khang
vastutusandmed
Hadi Ashraf Raja, Karolina Kudelina, Viktor Rjabtšikov, Toomas Vaimann, Ants Kallaste, Raimondas Pomarnacki, Van Khang Hyunh
allikas
Proceedings of the Future Technologies Conference (FTC) 2023. Vol. 1
ilmumiskoht
Cham
kirjastus/väljaandja
Springer Nature Switzerland AG
ilmumisaasta
2023
leheküljed
p. 123-132
seeria-sari
Lecture Notes in Networks and Systems ; 813
konverentsi nimetus, aeg
8th Future Technologies Conference, FTC 2023, 2-3 November, 2023
konverentsi toimumispaik
San Francisco, USA
leitav
https://doi.org/10.1007/978-3-031-47454-5_9
märksõna
veaavastus
diagnostika (tehnika)
prognoosmudelid
elektrituulikud
Scopus
Scopus
TTÜ märksõna
digikaksikud
võtmesõna
digital twin
fault diagnosis
predictive models
servomotors
wind energy generation
ISSN
2367-3370
ISBN
978-303147453-8
märkused
Bibliogr.: 11 ref
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
3.1
TTÜ struktuuriüksus
elektroenergeetika ja mehhatroonika instituut
keel
inglise
Uurimisrühm
Elektrimasinate uurimisrühm
Raja, H. A., Kudelina, K., Rjabtšikov, V., Vaimann, T., Kallaste, A., Pomarnacki, R., Hyunh, V. K. Digital twin of wind generator to simulate different turbine characteristics using IoT // Proceedings of the Future Technologies Conference (FTC) 2023. Vol. 1. Cham : Springer Nature Switzerland AG, 2023. p. 123-132. (Lecture Notes in Networks and Systems ; 813). https://doi.org/10.1007/978-3-031-47454-5_9