{"id":14254,"date":"2023-09-28T14:51:45","date_gmt":"2023-09-28T12:51:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/?p=14254"},"modified":"2026-03-02T18:17:50","modified_gmt":"2026-03-02T17:17:50","slug":"combine-sustainable-condition-monitoring-of-wind-turbines-using-sound-signals-and-machine-learning-techniques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/combine-sustainable-condition-monitoring-of-wind-turbines-using-sound-signals-and-machine-learning-techniques\/","title":{"rendered":"COMBINE – sustainable ConditiOn Monitoring of wind turBines using sound sIgnals and machiNe lEarning techniques"},"content":{"rendered":"
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Durata:<\/strong> 28 Sep 2023 – 28 Feb 2026 (2 years, 5 months)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Ente finanziatore:<\/b>\u00a0Ministero dell’Universit\u00e0 e della Ricerca (MUR) – PRIN 2022<\/a> – 20223LMSZN<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Principal Investigator:<\/strong> Luca Fredianelli<\/a> (IPCF)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Unit\u00e0 di ricerca coinvolte (referente):<\/strong> Universit\u00e0 degli studi di Ferrara (Mattia Battarra); Universit\u00e0 degli studi della Campania \u201cLuigi Vanvitelli\u201d (Gino Iannace); Universit\u00e0 degli studi di Palermo (Francesco Guarino)<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Settori ERC: <\/b>PE8_6 Energy processes engineering; PE6_11 Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing; PE6_7 Artificial intelligence, intelligent systems, natural language processing<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Parole chiave:\u00a0<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Il PNRR dovrebbe incrementare la produzione italiana di energia eolica attraverso il repowering dei vecchi parchi eolici (WF). Sfortunatamente, questo processo viene eseguito sostituendo le vecchie turbine eoliche (WT) con turbine usate provenienti dal Nord Europa. Sebbene le sostituzioni migliorino la potenza, le WT rimangono prodotti vecchi e soggetti a un maggior rischio di guasti. Il progetto intende sviluppare uno strumento per l'identificazione dei guasti delle WT, anche in tempo reale, fornendo un allarme precoce. La metodologia si basa sul monitoraggio del suono emesso e sulla sua analisi con tecniche di Machine Learning (ML). Il risultato atteso del progetto \u00e8 uno strumento semplice, economico e automatizzato che trova il suo impiego ideale nei WT di vecchia generazione, privi di sistemi di controllo per la diagnosi dei guasti a bordo. Lo strumento migliora la manutenzione riducendo i tempi di fermo dei WT e riducendo le ispezioni dirette sulla macchina, solitamente complesse e costose data la posizione remota dei WT. Per raggiungere gli obiettivi, il progetto inizia con la classificazione delle modalit\u00e0 di guasto del WT attraverso la stesura del documento Failure Mode and Effect Analysis (Analisi delle modalit\u00e0 e degli effetti dei guasti), seguito dalla definizione del sottoinsieme di guasti che dovrebbero influenzare il suono emesso. Questi risultati, insieme alla definizione dei protocolli di misura, rappresentano l'inizio di uno studio sperimentale esteso in cui saranno eseguite campagne multiple di misura del rumore e dei dati meteorologici presso diversi WF in Campania, Sicilia e Toscana, i cui proprietari hanno gi\u00e0 dichiarato interesse a collaborare. Le prime misure saranno eseguite su WT che presentano danni noti e portano alla caratterizzazione dell'impronta acustica prodotta dai guasti. La procedura di riconoscimento automatico dei guasti saranno poi sviluppate attraverso algoritmi di ML applicati ai segnali acquisiti. Sar\u00e0 sviluppato un tool di rimozione automatica degli eventi spuri dal suono misurato, che consente di alimentare la Rete Neurale Artificiale con i segnali acustici con il miglior rapporto segnale\/rumore. La misurazione dell'immissione WT \u00e8 notoriamente difficile e richiede tecniche specifiche. Infatti, l'immissione e i segnali residui possono sovrapporsi nel tempo e nella frequenza all'interno del rumore misurato e devono essere separati. In ogni punto di misura, il livello di immissioni sar\u00e0 modellato in funzione della velocit\u00e0 di rotazione delle pale e il residuo in funzione della velocit\u00e0 del vento all'altezza del suolo, seguendo le linee guida ISPRA per il rumore dei WT, di cui il PI \u00e8 coautore. Questo, combinato con i dati operativi e meteorologici forniti dagli operatori, consentir\u00e0 di definire la WT sana. Per la fase di validazione verranno eseguite ulteriori campagne di misura. Le misure saranno ripetute nel corso dell'anno per includere la variazione stagionale del rumore della vegetazione indotto dal vento che, se non considerato, potrebbe produrre falsi positivi. La sostenibilit\u00e0 ambientale delle soluzioni proposte nel progetto sar\u00e0 stata studiata anche attraverso la metodologia del Life Cycle Assessment secondo la norma ISO 14040.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Altro personale IPCF coinvolto nelle attivit\u00e0 di ricerca:<\/strong> E. Ascari<\/a>, G. Pompei<\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Duration: 28 Sep 2023 – 28 Feb 2026 (2 years, 5 months) Funding Institution:\u00a0Ministero dell’Universit\u00e0 e della Ricerca (MUR) – PRIN 2022 – 20223LMSZN Principal Investigator: Luca Fredianelli (IPCF) Other research units (contact person): University of Ferrara (Mattia Battarra); University of Campania Luigi Vanvitelli (Gino Iannace); University of Palermo (Francesco Guarino) ERC Sectors: PE8_6 Energy […]<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":14340,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[102,112,107,105,103,97],"tags":[],"post_formats":[],"class_list":["post-14254","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-closed-projects","category-national","category-pnrr","category-prin","category-prin2022","category-projects"],"aioseo_notices":[],"guten_post_layout_featured_media_urls":{"full":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"thumbnail":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",150,150,false],"medium":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"medium_large":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"large":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"1536x1536":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"2048x2048":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",12,12,false],"wpca-thumb":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",150,150,false],"guten_post_layout_landscape_large":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"guten_post_layout_portrait_large":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"guten_post_layout_square_large":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"guten_post_layout_landscape":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"guten_post_layout_portrait":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"guten_post_layout_square":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"academix-single-team-thumb":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",270,270,false],"academix-team-thumbnail":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",216,216,false],"academix-event-thumbnail":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",300,300,false],"academix-event-gallery-thumb":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",168,168,false],"academix-blog-thumb":["https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/combine_ev.png",80,80,false]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14254","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14254"}],"version-history":[{"count":20,"href":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14254\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":16726,"href":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/14254\/revisions\/16726"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14340"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14254"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=14254"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14254"},{"taxonomy":"post_format","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ipcf.cnr.it\/it\/wp-json\/wp\/v2\/post_formats?post=14254"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}