An autonomous Real-Time Decision Tree framework for monitoring and diagnostics on wind turbines

Información del proyecto

WINDMIL RT-DT

Identificador del acuerdo de subvención: 825833

DOI 10.3030/825833

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 9 Agosto 2018

Fecha de inicio 1 Noviembre 2018

Fecha de finalización 31 Julio 2020

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Coste total € 148 890,00

Aportación de la UE € 148 890,00

Coordinado por

EIDGENOESSISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE ZUERICH
Switzerland

Publicaciones

Peer reviewed articles (2)

A Novel Approach for 3D-Structural Identification through Video Recording: Magnified Tracking

Autores: Yunus Harmanci, Utku Gülan, Markus Holzner, Eleni Chatzi
Publicado en: Sensors, Edición 19/5, 2019, Página(s) 1229, ISSN 1424-8220
Editor: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/s19051229

Unsupervised local cluster-weighted bootstrap aggregating the output from multiple stochastic simulators

Autores: Imad Abdallah, Konstantinos Tatsis, Eleni Chatzi
Publicado en: Reliability Engineering & System Safety, Edición 199, 2020, Página(s) 106876, ISSN 0951-8320
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.ress.2020.106876

Other (2)

Probabilistic fault diagnostics using ensemble time-varying decision trees learning

Autores: Imad Abdallah, Vasilis Dertimanis, Eleni Chatzi
Publicado en: EMI 2019 - Engineering Mechanics Institute Conference, 2019
Editor: ETH Zurich
DOI: 10.13140/rg.2.2.13226.36805

WINDMIL-RTDT ERC Proof of Concept

Autores: I. Abdallah, H. Qu, H. Mylonas, and E. Chatzi
Publicado en: 2020
Editor: ETH Zurich
DOI: 10.3929/ethz-b-000437457