Titel
Accueil
Navigation principale
Contenu
Recherche
Aide
Fonte
Standard
Gras
Identifiant
Interrompre la session?
Une session sous le nom de
InternetUser
est en cours.
Souhaitez-vous vraiment vous déconnecter?
Interrompre la session?
Une session sous le nom de
InternetUser
est en cours.
Souhaitez-vous vraiment vous déconnecter?
Accueil
Plus de données
Partenaires
Aide
Mentions légales
D
F
E
La recherche est en cours.
Interrompre la recherche
Recherche de projets
Projet actuel
Projets récents
Graphiques
Identifiant
Titel
Titel
Unité de recherche
INNOSUISSE
Numéro de projet
32513.1 IP-ICT
Titre du projet
Machine Learning-Based Fault Detection for Wind Turbines
Titre du projet anglais
Machine Learning-Based Fault Detection for Wind Turbines
Données de base
Textes
Participants
Titel
Textes relatifs à ce projet
Allemand
Français
Italien
Anglais
Description succincte
-
-
Résumé des résultats (Abstract)
-
-
-
Textes saisis
Catégorie
Texte
Description succincte
(Allemand)
Machine Learning-Based Fault Detection for Wind Turbines
Description succincte
(Anglais)
Machine Learning-Based Fault Detection for Wind Turbines
Résumé des résultats (Abstract)
(Allemand)
A new software module for condition-based and predictive maintenance of wind turbines will be developed and integrated in the existing Nispera platform. The service includes early detection of faults in critical components of the turbine, allowing the owner for a cost-effective maintenance planning.
SEFRI
- Einsteinstrasse 2 - 3003 Berne -
Mentions légales