@InProceedings{2023_peeters1206,
	author = "Cédric Peeters and Kayacan Kestel and Pieter-Jan Daems and Jens Matthys and Giorgos Protopapadakis and Fabian Perez-Sanjines and Timothy Verstraeten and Jan Helsen",
	title = "Hybrid signal processing and data-driven approaches for vibration-based condition monitoring of a fleet of wind turbine drivetrains",
	booktitle = "29° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2023",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "2023-1206",
	pages = "p. 545-548",
	month = "Aout # 6 - Sept # 9",
	address = "Grenoble",
	doi = "",
	pdf = "2023_peeters1206.pdf",
	abstract = "La surveillance de l'état des chaînes cinématiques des éoliennes est une tâche difficile en raison de la présence de nombreux sous-composants rotatifs dans leurs boîtes d'engrenages. Ces sous-composants génèrent de nombreuses excitations harmoniques, qui créent des signaux de vibration dominants pouvant masquer les signatures de défauts potentiels des engrenages et des roulements. En outre, les éoliennes fonctionnent dans des environnements non stationnaires, ce qui entraîne des vibrations différentes en fonction du régime opérationnel. Pour faire face à cette complexité, une approche hybride combinant le traitement du signal et les méthodes basées sur les données est utilisée. Le traitement du signal est utilisé dans un premier temps pour simplifier les données sur la base de connaissances physiques, tandis que les méthodes basées sur les données sont utilisées pour analyser les données de manière plus approfondie. Cet article présente les détails d'une telle approche de surveillance hybride appliquée aux données expérimentales d'une éolienne..pdf",
}