Probabilistic Prognostics and Health Management of Energy Systems
This book proposes the formulation of an efficient methodology that estimates energy system uncertainty and predicts Remaining Useful Life (RUL) accurately with significantly reduced RUL prediction uncertainty. Renewable and non-renewable sources of energy are being used to supply the demands of soc...
Ausführliche Beschreibung
Gespeichert in:
| Autor*in: |
Ekwaro-Osire, Stephen [hrsg] Gonçalves, Aparecido Carlos [hrsg] Alemayehu, Fisseha M. [hrsg] |
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| Format: |
E-Book |
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| Sprache: |
Englisch |
| Erschienen: |
Cham: Springer ; 2017 |
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| Schlagwörter: |
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| Umfang: |
Online-Ressource (X, 277 p. 121 illus, online resource) |
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| Reihe: |
SpringerLink ; Bücher Springer eBook Collection ; Energy |
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| Links: | |
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| ISBN: |
978-3-319-55852-3 |
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| 520 | |a This book proposes the formulation of an efficient methodology that estimates energy system uncertainty and predicts Remaining Useful Life (RUL) accurately with significantly reduced RUL prediction uncertainty. Renewable and non-renewable sources of energy are being used to supply the demands of societies worldwide. These sources are mainly thermo-chemo-electro-mechanical systems that are subject to uncertainty in future loading conditions, material properties, process noise, and other design parameters.It book informs the reader of existing and new ideas that will be implemented in RUL prediction of energy systems in the future. The book provides case studies, illustrations, graphs, and charts. Its chapters consider engineering, reliability, prognostics and health management, probabilistic multibody dynamical analysis, peridynamic and finite-element modelling, computer science, and mathematics | ||
| 520 | |a Part I: Trends and Applications -- Chapter 1. Probabilistic Prognostics and Health Management: A Brief Summary -- Chapter 2. Introduction to Data-driven Methodologies for Prognostics and Health Management -- Chapter 3. Prognostics and Health Management of Wind Turbines - Current Status and Future Opportunities -- Chapter 4. Overview on Gear Health Prognostics -- Chapter 5. Probabilistic Model-Based Prognostics Using Meshfree Modeling -- Chapter 6. Cognitive Architectures for Prognostic Health Management -- Part II Modeling and Uncertainty Quantification -- Chapter 7. A Review of Crack Propagation Modeling using Peridynamics -- Chapter 8. Modeling and Quantification of Physical Systems Uncertainties in a Probabilistic Framework -- Chapter 9. Towards a More Robust Understanding of the Uncertainty of Wind Farm Reliability -- Chapter 10. Data Analysis in Python: Anonymized Features and Imbalanced Data Target -- Chapter 11. The Use of Trend Lines Channels and Remaining Useful Life Prediction. Chapter -- 12. The Derivative as a Probabilistic Synthesis of Past and Future Data and Remaining Useful Life Prediction -- Part III Condition Monitoring -- Chapter 13. Monitoring and Fault Identification in Aeronautical Structures Using an Wavelet-Artificial Immune System Algorithm -- Chapter 14. An Illustration of Some Methods to Detect Faults in Geared Systems using a Simple Model of Two Meshed Gears -- Chapter 15. Condition Monitoring of Structures under Non-Ideal Excitation using Low Cost Equipment -- Chapter 16. Maintenance Management and Case Studies in the Luís Carlos Prestes Thermoelectric Power Plant -- Chapter 17. Stiffness Nonlinearity in Structural Dynamics: Our Friend or Enemy? | ||
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These sources are mainly thermo-chemo-electro-mechanical systems that are subject to uncertainty in future loading conditions, material properties, process noise, and other design parameters.It book informs the reader of existing and new ideas that will be implemented in RUL prediction of energy systems in the future. The book provides case studies, illustrations, graphs, and charts. Its chapters consider engineering, reliability, prognostics and health management, probabilistic multibody dynamical analysis, peridynamic and finite-element modelling, computer science, and mathematics Part I: Trends and Applications -- Chapter 1. Probabilistic Prognostics and Health Management: A Brief Summary -- Chapter 2. Introduction to Data-driven Methodologies for Prognostics and Health Management -- Chapter 3. Prognostics and Health Management of Wind Turbines - Current Status and Future Opportunities -- Chapter 4. Overview on Gear Health Prognostics -- Chapter 5. Probabilistic Model-Based Prognostics Using Meshfree Modeling -- Chapter 6. Cognitive Architectures for Prognostic Health Management -- Part II Modeling and Uncertainty Quantification -- Chapter 7. A Review of Crack Propagation Modeling using Peridynamics -- Chapter 8. Modeling and Quantification of Physical Systems Uncertainties in a Probabilistic Framework -- Chapter 9. Towards a More Robust Understanding of the Uncertainty of Wind Farm Reliability -- Chapter 10. Data Analysis in Python: Anonymized Features and Imbalanced Data Target -- Chapter 11. The Use of Trend Lines Channels and Remaining Useful Life Prediction. Chapter -- 12. The Derivative as a Probabilistic Synthesis of Past and Future Data and Remaining Useful Life Prediction -- Part III Condition Monitoring -- Chapter 13. Monitoring and Fault Identification in Aeronautical Structures Using an Wavelet-Artificial Immune System Algorithm -- Chapter 14. An Illustration of Some Methods to Detect Faults in Geared Systems using a Simple Model of Two Meshed Gears -- Chapter 15. Condition Monitoring of Structures under Non-Ideal Excitation using Low Cost Equipment -- Chapter 16. Maintenance Management and Case Studies in the Luís Carlos Prestes Thermoelectric Power Plant -- Chapter 17. Stiffness Nonlinearity in Structural Dynamics: Our Friend or Enemy? Energy Energy systems Probabilities Computational intelligence Thermodynamics Heat engineering Heat transfer Mass transfer Quality control Reliability Industrial safety Ekwaro-Osire, Stephen hrsg edt Gonçalves, Aparecido Carlos hrsg edt Alemayehu, Fisseha M. hrsg edt 9783319558516 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-319-55851-6 Printed edition 9783319558516 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 B:SPRINGER Verlag lizenzpflichtig Volltext (DE-627)889262748 ZDB-2-ENE 2017 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXEN 2017 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22_i04813 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 621.042 22 01 0018 3597544665 00 --%%-- --%%-- s --%%-- h48-lb-ebook Vervielfältigungen (z.B. 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These sources are mainly thermo-chemo-electro-mechanical systems that are subject to uncertainty in future loading conditions, material properties, process noise, and other design parameters.It book informs the reader of existing and new ideas that will be implemented in RUL prediction of energy systems in the future. The book provides case studies, illustrations, graphs, and charts. Its chapters consider engineering, reliability, prognostics and health management, probabilistic multibody dynamical analysis, peridynamic and finite-element modelling, computer science, and mathematics Part I: Trends and Applications -- Chapter 1. Probabilistic Prognostics and Health Management: A Brief Summary -- Chapter 2. Introduction to Data-driven Methodologies for Prognostics and Health Management -- Chapter 3. Prognostics and Health Management of Wind Turbines - Current Status and Future Opportunities -- Chapter 4. Overview on Gear Health Prognostics -- Chapter 5. Probabilistic Model-Based Prognostics Using Meshfree Modeling -- Chapter 6. Cognitive Architectures for Prognostic Health Management -- Part II Modeling and Uncertainty Quantification -- Chapter 7. A Review of Crack Propagation Modeling using Peridynamics -- Chapter 8. Modeling and Quantification of Physical Systems Uncertainties in a Probabilistic Framework -- Chapter 9. Towards a More Robust Understanding of the Uncertainty of Wind Farm Reliability -- Chapter 10. Data Analysis in Python: Anonymized Features and Imbalanced Data Target -- Chapter 11. The Use of Trend Lines Channels and Remaining Useful Life Prediction. Chapter -- 12. The Derivative as a Probabilistic Synthesis of Past and Future Data and Remaining Useful Life Prediction -- Part III Condition Monitoring -- Chapter 13. Monitoring and Fault Identification in Aeronautical Structures Using an Wavelet-Artificial Immune System Algorithm -- Chapter 14. An Illustration of Some Methods to Detect Faults in Geared Systems using a Simple Model of Two Meshed Gears -- Chapter 15. Condition Monitoring of Structures under Non-Ideal Excitation using Low Cost Equipment -- Chapter 16. Maintenance Management and Case Studies in the Luís Carlos Prestes Thermoelectric Power Plant -- Chapter 17. Stiffness Nonlinearity in Structural Dynamics: Our Friend or Enemy? Energy Energy systems Probabilities Computational intelligence Thermodynamics Heat engineering Heat transfer Mass transfer Quality control Reliability Industrial safety Ekwaro-Osire, Stephen hrsg edt Gonçalves, Aparecido Carlos hrsg edt Alemayehu, Fisseha M. hrsg edt 9783319558516 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-319-55851-6 Printed edition 9783319558516 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 B:SPRINGER Verlag lizenzpflichtig Volltext (DE-627)889262748 ZDB-2-ENE 2017 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXEN 2017 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22_i04813 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 621.042 22 01 0018 3597544665 00 --%%-- --%%-- s --%%-- h48-lb-ebook Vervielfältigungen (z.B. 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Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 19-12-19 100 01 3100 1693036665 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 06-06-17 101 01 3101 1693052172 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 06-06-17 120 01 0715 1693067951 OLR-ESP Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 06-06-17 120 02 0715 1753882737 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma ww z 22-02-18 120 03 0715 4226257731 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma ww z 07-12-22 161 01 0960 1692782851 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 06-06-17 185 01 3519 1692860003 OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 06-06-17 293 01 3293 1692786938 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 06-06-17 370 01 4370 3668682550 olr-springer Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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These sources are mainly thermo-chemo-electro-mechanical systems that are subject to uncertainty in future loading conditions, material properties, process noise, and other design parameters.It book informs the reader of existing and new ideas that will be implemented in RUL prediction of energy systems in the future. The book provides case studies, illustrations, graphs, and charts. Its chapters consider engineering, reliability, prognostics and health management, probabilistic multibody dynamical analysis, peridynamic and finite-element modelling, computer science, and mathematics Part I: Trends and Applications -- Chapter 1. Probabilistic Prognostics and Health Management: A Brief Summary -- Chapter 2. Introduction to Data-driven Methodologies for Prognostics and Health Management -- Chapter 3. Prognostics and Health Management of Wind Turbines - Current Status and Future Opportunities -- Chapter 4. Overview on Gear Health Prognostics -- Chapter 5. Probabilistic Model-Based Prognostics Using Meshfree Modeling -- Chapter 6. Cognitive Architectures for Prognostic Health Management -- Part II Modeling and Uncertainty Quantification -- Chapter 7. A Review of Crack Propagation Modeling using Peridynamics -- Chapter 8. Modeling and Quantification of Physical Systems Uncertainties in a Probabilistic Framework -- Chapter 9. Towards a More Robust Understanding of the Uncertainty of Wind Farm Reliability -- Chapter 10. Data Analysis in Python: Anonymized Features and Imbalanced Data Target -- Chapter 11. The Use of Trend Lines Channels and Remaining Useful Life Prediction. Chapter -- 12. The Derivative as a Probabilistic Synthesis of Past and Future Data and Remaining Useful Life Prediction -- Part III Condition Monitoring -- Chapter 13. Monitoring and Fault Identification in Aeronautical Structures Using an Wavelet-Artificial Immune System Algorithm -- Chapter 14. An Illustration of Some Methods to Detect Faults in Geared Systems using a Simple Model of Two Meshed Gears -- Chapter 15. Condition Monitoring of Structures under Non-Ideal Excitation using Low Cost Equipment -- Chapter 16. Maintenance Management and Case Studies in the Luís Carlos Prestes Thermoelectric Power Plant -- Chapter 17. Stiffness Nonlinearity in Structural Dynamics: Our Friend or Enemy? Energy Energy systems Probabilities Computational intelligence Thermodynamics Heat engineering Heat transfer Mass transfer Quality control Reliability Industrial safety Ekwaro-Osire, Stephen hrsg edt Gonçalves, Aparecido Carlos hrsg edt Alemayehu, Fisseha M. hrsg edt 9783319558516 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-319-55851-6 Printed edition 9783319558516 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 B:SPRINGER Verlag lizenzpflichtig Volltext (DE-627)889262748 ZDB-2-ENE 2017 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXEN 2017 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22_i04813 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 621.042 22 01 0018 3597544665 00 --%%-- --%%-- s --%%-- h48-lb-ebook Vervielfältigungen (z.B. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 19-05-20 2014 01 DE-90 3401741349 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 27-04-17 2014 02 DE-90 3401741357 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l02 27-04-17 2015 01 DE-93 3401741403 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 27-04-17 2017 01 DE-576 3401741446 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 27-04-17 2020 01 DE-Ch1 4219466029 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 25-11-22 2027 01 DE-105 3401741454 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 27-04-17 2034 01 DE-Rt2 3401741497 00 --%%-- eBook n n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 27-04-17 2048 01 DE-Zwi2 3401741535 00 --%%-- Springer E-Book n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-04-17 2050 01 DE-Zi4 3401741594 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-04-17 2055 01 DE-840 3401741616 00 --%%-- Springer E-Book --%%-- n Campuslizenz l01 27-04-17 2059 01 DE-Kon4 3401741675 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-04-17 2064 01 DE-953 3401741713 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-04-17 2112 01 DE-1033 3401741756 00 --%%-- Springer eBook --%%-- n l01 27-04-17 2119 01 DE-943 3401741802 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-04-17 2129 01 DE-Ofb1 3401741845 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- kp l01 27-04-17 2148 01 DE-950 340174190X 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-04-17 22 01 0018 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 22 01 0018 Nur für Angehörige der Universität Hamburg: Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/SpringerEbooks/doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 34 01 3551 Zugriff nur im dem Netz der HAW-Hamburg https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 100 01 3100 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 100 01 3100 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Energy-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 101 01 3101 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 101 01 3101 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Energy-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 120 01 0715 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 120 02 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991015281291703501 120 03 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991015281291703501 161 01 0960 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 185 01 3519 Zugriff im Netz der Hochschule Stralsund https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 293 01 3293 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. Zugriff von außerhalb nur für HCU-Angehörige möglich https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2014 01 DE-90 Zugang im Netz des KIT http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2014 02 DE-90 Zugang im Netz der HKA http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2015 01 DE-93 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2020 01 DE-Ch1 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2034 01 DE-Rt2 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2048 01 DE-Zwi2 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2050 01 DE-Zi4 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2055 01 DE-840 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2059 01 DE-Kon4 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2064 01 DE-953 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2112 01 DE-1033 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2119 01 DE-943 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2129 01 DE-Ofb1 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2148 01 DE-950 http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 2027 01 DE-105 00 s ebook 120 00 DE-715 99 ww 2034 01 DE-Rt2 00 (DE-627)1329532325 eBOOK 23 01 0830 2016-02296, 2016-02297, 2016-02298, 2016-02491, 2016-02494, 2016-02495, 2016-02496, 2016-02497 120 01 0715 YH 2168 22 01 0018 h48-lb-ebook 22 01 0018 olrm-h48-ene 23 01 0830 olr-springer 34 01 3551 OLR-SEB-ENE 60 01 0705 SpringerLink 100 01 3100 OLR-SEB 101 01 3101 OLR-SEB 120 01 0715 OLR-ESP 120 02 0715 alma 120 03 0715 alma 161 01 0960 OLR-SEB 185 01 3519 OLR-ESP 293 01 3293 OLR-SEB 370 01 4370 olr-springer 23 01 0830 2017.06.06 |
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These sources are mainly thermo-chemo-electro-mechanical systems that are subject to uncertainty in future loading conditions, material properties, process noise, and other design parameters.It book informs the reader of existing and new ideas that will be implemented in RUL prediction of energy systems in the future. The book provides case studies, illustrations, graphs, and charts. Its chapters consider engineering, reliability, prognostics and health management, probabilistic multibody dynamical analysis, peridynamic and finite-element modelling, computer science, and mathematics Part I: Trends and Applications -- Chapter 1. Probabilistic Prognostics and Health Management: A Brief Summary -- Chapter 2. Introduction to Data-driven Methodologies for Prognostics and Health Management -- Chapter 3. Prognostics and Health Management of Wind Turbines - Current Status and Future Opportunities -- Chapter 4. Overview on Gear Health Prognostics -- Chapter 5. Probabilistic Model-Based Prognostics Using Meshfree Modeling -- Chapter 6. Cognitive Architectures for Prognostic Health Management -- Part II Modeling and Uncertainty Quantification -- Chapter 7. A Review of Crack Propagation Modeling using Peridynamics -- Chapter 8. Modeling and Quantification of Physical Systems Uncertainties in a Probabilistic Framework -- Chapter 9. Towards a More Robust Understanding of the Uncertainty of Wind Farm Reliability -- Chapter 10. Data Analysis in Python: Anonymized Features and Imbalanced Data Target -- Chapter 11. The Use of Trend Lines Channels and Remaining Useful Life Prediction. Chapter -- 12. The Derivative as a Probabilistic Synthesis of Past and Future Data and Remaining Useful Life Prediction -- Part III Condition Monitoring -- Chapter 13. Monitoring and Fault Identification in Aeronautical Structures Using an Wavelet-Artificial Immune System Algorithm -- Chapter 14. An Illustration of Some Methods to Detect Faults in Geared Systems using a Simple Model of Two Meshed Gears -- Chapter 15. Condition Monitoring of Structures under Non-Ideal Excitation using Low Cost Equipment -- Chapter 16. Maintenance Management and Case Studies in the Luís Carlos Prestes Thermoelectric Power Plant -- Chapter 17. Stiffness Nonlinearity in Structural Dynamics: Our Friend or Enemy? Energy Energy systems Probabilities Computational intelligence Thermodynamics Heat engineering Heat transfer Mass transfer Quality control Reliability Industrial safety Ekwaro-Osire, Stephen hrsg edt Gonçalves, Aparecido Carlos hrsg edt Alemayehu, Fisseha M. hrsg edt 9783319558516 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-319-55851-6 Printed edition 9783319558516 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 B:SPRINGER Verlag lizenzpflichtig Volltext (DE-627)889262748 ZDB-2-ENE 2017 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXEN 2017 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22_i04813 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 621.042 22 01 0018 3597544665 00 --%%-- --%%-- s --%%-- h48-lb-ebook Vervielfältigungen (z.B. 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Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 19-12-19 100 01 3100 1693036665 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 06-06-17 101 01 3101 1693052172 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 06-06-17 120 01 0715 1693067951 OLR-ESP Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 06-06-17 370 01 4370 3668682550 olr-springer Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. i z 19-05-20 2014 01 DE-90 3401741349 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l01 27-04-17 2014 02 DE-90 3401741357 00 --%%-- --%%-- --%%-- kp l02 27-04-17 2015 01 DE-93 3401741403 00 --%%-- --%%-- p --%%-- Campuslizenz l01 27-04-17 2017 01 DE-576 3401741446 00 --%%-- --%%-- --%%-- n Besitznachweis BSZ nur für Dateneinspielung, keine echte Lizenz vorhanden l01 27-04-17 2020 01 DE-Ch1 4219466029 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 25-11-22 2027 01 DE-105 3401741454 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Campuslizenz l01 27-04-17 2034 01 DE-Rt2 3401741497 00 --%%-- eBook n n Zugriff von allen im Hochschulnetz befindlichen Rechnern; Hochschulangehörige können auch über VPN von außerhalb des Campusnetzes zugreifen l01 27-04-17 2048 01 DE-Zwi2 3401741535 00 --%%-- Springer E-Book n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-04-17 2050 01 DE-Zi4 3401741594 00 --%%-- --%%-- n --%%-- Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-04-17 2055 01 DE-840 3401741616 00 --%%-- Springer E-Book --%%-- n Campuslizenz l01 27-04-17 2059 01 DE-Kon4 3401741675 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-04-17 2064 01 DE-953 3401741713 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-04-17 2112 01 DE-1033 3401741756 00 --%%-- Springer eBook --%%-- n l01 27-04-17 2119 01 DE-943 3401741802 00 --%%-- eBook Springer --%%-- kp Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-04-17 2129 01 DE-Ofb1 3401741845 00 --%%-- E-Book Springer --%%-- kp l01 27-04-17 2148 01 DE-950 340174190X 00 --%%-- eBook Springer --%%-- n Elektronischer Volltext - Campuslizenz l01 27-04-17 22 01 0018 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 22 01 0018 Nur für Angehörige der Universität Hamburg: Volltextzugang von außerhalb des Campus http://emedien.sub.uni-hamburg.de/han/SpringerEbooks/doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 23 01 0830 Springer EBook https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 34 01 3551 Zugriff nur im dem Netz der HAW-Hamburg https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 60 01 0705 Volltextzugang Campus https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 100 01 3100 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 100 01 3100 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Energy-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 101 01 3101 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 101 01 3101 für Uniangehörige: Zugang weltweit https://han.med.uni-magdeburg.de/han/SPR-eBook-Energy-einzeln/doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 120 01 0715 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 120 02 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991015281291703501 120 03 0715 http://49gbv-uob-primo.hosted.exlibrisgroup.com/openurl/49GBV_UOB/UOB_services_page?u.ignore_date_coverage=true&rft.mms_id=991015281291703501 161 01 0960 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 185 01 3519 Zugriff im Netz der Hochschule Stralsund https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 293 01 3293 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 370 01 4370 E-Book: Zugriff im HCU-Netz. 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These sources are mainly thermo-chemo-electro-mechanical systems that are subject to uncertainty in future loading conditions, material properties, process noise, and other design parameters.It book informs the reader of existing and new ideas that will be implemented in RUL prediction of energy systems in the future. The book provides case studies, illustrations, graphs, and charts. Its chapters consider engineering, reliability, prognostics and health management, probabilistic multibody dynamical analysis, peridynamic and finite-element modelling, computer science, and mathematics Part I: Trends and Applications -- Chapter 1. Probabilistic Prognostics and Health Management: A Brief Summary -- Chapter 2. Introduction to Data-driven Methodologies for Prognostics and Health Management -- Chapter 3. Prognostics and Health Management of Wind Turbines - Current Status and Future Opportunities -- Chapter 4. Overview on Gear Health Prognostics -- Chapter 5. Probabilistic Model-Based Prognostics Using Meshfree Modeling -- Chapter 6. Cognitive Architectures for Prognostic Health Management -- Part II Modeling and Uncertainty Quantification -- Chapter 7. A Review of Crack Propagation Modeling using Peridynamics -- Chapter 8. Modeling and Quantification of Physical Systems Uncertainties in a Probabilistic Framework -- Chapter 9. Towards a More Robust Understanding of the Uncertainty of Wind Farm Reliability -- Chapter 10. Data Analysis in Python: Anonymized Features and Imbalanced Data Target -- Chapter 11. The Use of Trend Lines Channels and Remaining Useful Life Prediction. Chapter -- 12. The Derivative as a Probabilistic Synthesis of Past and Future Data and Remaining Useful Life Prediction -- Part III Condition Monitoring -- Chapter 13. Monitoring and Fault Identification in Aeronautical Structures Using an Wavelet-Artificial Immune System Algorithm -- Chapter 14. An Illustration of Some Methods to Detect Faults in Geared Systems using a Simple Model of Two Meshed Gears -- Chapter 15. Condition Monitoring of Structures under Non-Ideal Excitation using Low Cost Equipment -- Chapter 16. Maintenance Management and Case Studies in the Luís Carlos Prestes Thermoelectric Power Plant -- Chapter 17. Stiffness Nonlinearity in Structural Dynamics: Our Friend or Enemy? Energy Energy systems Probabilities Computational intelligence Thermodynamics Heat engineering Heat transfer Mass transfer Quality control Reliability Industrial safety Ekwaro-Osire, Stephen hrsg edt Gonçalves, Aparecido Carlos hrsg edt Alemayehu, Fisseha M. hrsg edt 9783319558516 Erscheint auch als Druck-Ausgabe 978-3-319-55851-6 Printed edition 9783319558516 https://doi.org/10.1007/978-3-319-55852-3 B:SPRINGER Verlag lizenzpflichtig Volltext (DE-627)889262748 ZDB-2-ENE 2017 ZDB-2-SEB ZDB-2-SXEN 2017 GBV_ILN_22 ISIL_DE-18 SYSFLAG_1 GBV_KXP GBV_ILN_22_i04813 GBV_ILN_23 ISIL_DE-830 GBV_ILN_34 ISIL_DE-18-302 GBV_ILN_60 ISIL_DE-705 GBV_ILN_100 ISIL_DE-Ma9 GBV_ILN_101 ISIL_DE-Ma14 GBV_ILN_120 ISIL_DE-715 GBV_ILN_161 ISIL_DE-960 GBV_ILN_185 ISIL_DE-Sra5 GBV_ILN_293 ISIL_DE-960-3 GBV_ILN_370 ISIL_DE-1373 GBV_ILN_2014 ISIL_DE-90 GBV_ILN_2015 ISIL_DE-93 GBV_ILN_2017 ISIL_DE-576 GBV_ILN_2020 ISIL_DE-Ch1 GBV_ILN_2027 ISIL_DE-105 GBV_ILN_2034 ISIL_DE-Rt2 GBV_ILN_2048 ISIL_DE-Zwi2 GBV_ILN_2050 ISIL_DE-Zi4 GBV_ILN_2055 ISIL_DE-840 GBV_ILN_2059 ISIL_DE-Kon4 GBV_ILN_2064 ISIL_DE-953 GBV_ILN_2112 ISIL_DE-1033 GBV_ILN_2119 ISIL_DE-943 GBV_ILN_2129 ISIL_DE-Ofb1 GBV_ILN_2148 ISIL_DE-950 BO 045F 621.042 22 01 0018 3597544665 00 --%%-- --%%-- s --%%-- h48-lb-ebook Vervielfältigungen (z.B. 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Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung z 19-12-19 100 01 3100 1693036665 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 06-06-17 101 01 3101 1693052172 00 --%%-- --%%-- s --%%-- 09 --%%-- eBook Springer --%%-- --%%-- OLR-SEB Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. z 06-06-17 120 01 0715 1693067951 OLR-ESP Campusweiter Zugriff (Universität Oldenburg). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 06-06-17 120 02 0715 1753882737 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma ww z 22-02-18 120 03 0715 4226257731 00 --%%-- --%%-- g --%%-- alma ww z 07-12-22 161 01 0960 1692782851 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden durch Robots. fhebook z 06-06-17 185 01 3519 1692860003 OLR-ESP Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. Kein systematisches Downloaden. z 06-06-17 293 01 3293 1692786938 OLR-SEB Campusweiter Zugriff (Hochschule Hannover). - Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur von einzelnen Kapiteln oder Seiten und nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. Keine Weitergabe an Dritte. 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Alemayehu</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Cham</subfield><subfield code="b">Springer</subfield><subfield code="c">2017</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource (X, 277 p. 121 illus, online resource)</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Text</subfield><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Computermedien</subfield><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Online-Ressource</subfield><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">SpringerLink</subfield><subfield code="a">Bücher</subfield></datafield><datafield tag="490" ind1="0" ind2=" "><subfield code="a">Springer eBook Collection</subfield><subfield code="a">Energy</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">This book proposes the formulation of an efficient methodology that estimates energy system uncertainty and predicts Remaining Useful Life (RUL) accurately with significantly reduced RUL prediction uncertainty. Renewable and non-renewable sources of energy are being used to supply the demands of societies worldwide. These sources are mainly thermo-chemo-electro-mechanical systems that are subject to uncertainty in future loading conditions, material properties, process noise, and other design parameters.It book informs the reader of existing and new ideas that will be implemented in RUL prediction of energy systems in the future. The book provides case studies, illustrations, graphs, and charts. Its chapters consider engineering, reliability, prognostics and health management, probabilistic multibody dynamical analysis, peridynamic and finite-element modelling, computer science, and mathematics</subfield></datafield><datafield tag="520" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">Part I: Trends and Applications -- Chapter 1. Probabilistic Prognostics and Health Management: A Brief Summary -- Chapter 2. Introduction to Data-driven Methodologies for Prognostics and Health Management -- Chapter 3. Prognostics and Health Management of Wind Turbines - Current Status and Future Opportunities -- Chapter 4. Overview on Gear Health Prognostics -- Chapter 5. Probabilistic Model-Based Prognostics Using Meshfree Modeling -- Chapter 6. Cognitive Architectures for Prognostic Health Management -- Part II Modeling and Uncertainty Quantification -- Chapter 7. A Review of Crack Propagation Modeling using Peridynamics -- Chapter 8. Modeling and Quantification of Physical Systems Uncertainties in a Probabilistic Framework -- Chapter 9. Towards a More Robust Understanding of the Uncertainty of Wind Farm Reliability -- Chapter 10. Data Analysis in Python: Anonymized Features and Imbalanced Data Target -- Chapter 11. The Use of Trend Lines Channels and Remaining Useful Life Prediction. Chapter -- 12. The Derivative as a Probabilistic Synthesis of Past and Future Data and Remaining Useful Life Prediction -- Part III Condition Monitoring -- Chapter 13. Monitoring and Fault Identification in Aeronautical Structures Using an Wavelet-Artificial Immune System Algorithm -- Chapter 14. An Illustration of Some Methods to Detect Faults in Geared Systems using a Simple Model of Two Meshed Gears -- Chapter 15. Condition Monitoring of Structures under Non-Ideal Excitation using Low Cost Equipment -- Chapter 16. Maintenance Management and Case Studies in the Luís Carlos Prestes Thermoelectric Power Plant -- Chapter 17. Stiffness Nonlinearity in Structural Dynamics: Our Friend or Enemy?</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Energy</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Energy systems</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Probabilities</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Computational intelligence</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Thermodynamics</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Heat engineering</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Heat transfer</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Mass transfer</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield code="a">Quality control</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1=" " ind2="0"><subfield 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Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">19-12-19</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">100</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3100</subfield><subfield code="b">1693036665</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="c">09</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">eBook Springer</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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Probabilistic Prognostics and Health Management of Energy Systems edited by Stephen Ekwaro-Osire, Aparecido Carlos Gonçalves, Fisseha M. Alemayehu |
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This book proposes the formulation of an efficient methodology that estimates energy system uncertainty and predicts Remaining Useful Life (RUL) accurately with significantly reduced RUL prediction uncertainty. Renewable and non-renewable sources of energy are being used to supply the demands of societies worldwide. These sources are mainly thermo-chemo-electro-mechanical systems that are subject to uncertainty in future loading conditions, material properties, process noise, and other design parameters.It book informs the reader of existing and new ideas that will be implemented in RUL prediction of energy systems in the future. The book provides case studies, illustrations, graphs, and charts. Its chapters consider engineering, reliability, prognostics and health management, probabilistic multibody dynamical analysis, peridynamic and finite-element modelling, computer science, and mathematics Part I: Trends and Applications -- Chapter 1. Probabilistic Prognostics and Health Management: A Brief Summary -- Chapter 2. Introduction to Data-driven Methodologies for Prognostics and Health Management -- Chapter 3. Prognostics and Health Management of Wind Turbines - Current Status and Future Opportunities -- Chapter 4. Overview on Gear Health Prognostics -- Chapter 5. Probabilistic Model-Based Prognostics Using Meshfree Modeling -- Chapter 6. Cognitive Architectures for Prognostic Health Management -- Part II Modeling and Uncertainty Quantification -- Chapter 7. A Review of Crack Propagation Modeling using Peridynamics -- Chapter 8. Modeling and Quantification of Physical Systems Uncertainties in a Probabilistic Framework -- Chapter 9. Towards a More Robust Understanding of the Uncertainty of Wind Farm Reliability -- Chapter 10. Data Analysis in Python: Anonymized Features and Imbalanced Data Target -- Chapter 11. The Use of Trend Lines Channels and Remaining Useful Life Prediction. Chapter -- 12. The Derivative as a Probabilistic Synthesis of Past and Future Data and Remaining Useful Life Prediction -- Part III Condition Monitoring -- Chapter 13. Monitoring and Fault Identification in Aeronautical Structures Using an Wavelet-Artificial Immune System Algorithm -- Chapter 14. An Illustration of Some Methods to Detect Faults in Geared Systems using a Simple Model of Two Meshed Gears -- Chapter 15. Condition Monitoring of Structures under Non-Ideal Excitation using Low Cost Equipment -- Chapter 16. Maintenance Management and Case Studies in the Luís Carlos Prestes Thermoelectric Power Plant -- Chapter 17. Stiffness Nonlinearity in Structural Dynamics: Our Friend or Enemy? |
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This book proposes the formulation of an efficient methodology that estimates energy system uncertainty and predicts Remaining Useful Life (RUL) accurately with significantly reduced RUL prediction uncertainty. Renewable and non-renewable sources of energy are being used to supply the demands of societies worldwide. These sources are mainly thermo-chemo-electro-mechanical systems that are subject to uncertainty in future loading conditions, material properties, process noise, and other design parameters.It book informs the reader of existing and new ideas that will be implemented in RUL prediction of energy systems in the future. The book provides case studies, illustrations, graphs, and charts. Its chapters consider engineering, reliability, prognostics and health management, probabilistic multibody dynamical analysis, peridynamic and finite-element modelling, computer science, and mathematics Part I: Trends and Applications -- Chapter 1. Probabilistic Prognostics and Health Management: A Brief Summary -- Chapter 2. Introduction to Data-driven Methodologies for Prognostics and Health Management -- Chapter 3. Prognostics and Health Management of Wind Turbines - Current Status and Future Opportunities -- Chapter 4. Overview on Gear Health Prognostics -- Chapter 5. Probabilistic Model-Based Prognostics Using Meshfree Modeling -- Chapter 6. Cognitive Architectures for Prognostic Health Management -- Part II Modeling and Uncertainty Quantification -- Chapter 7. A Review of Crack Propagation Modeling using Peridynamics -- Chapter 8. Modeling and Quantification of Physical Systems Uncertainties in a Probabilistic Framework -- Chapter 9. Towards a More Robust Understanding of the Uncertainty of Wind Farm Reliability -- Chapter 10. Data Analysis in Python: Anonymized Features and Imbalanced Data Target -- Chapter 11. The Use of Trend Lines Channels and Remaining Useful Life Prediction. Chapter -- 12. The Derivative as a Probabilistic Synthesis of Past and Future Data and Remaining Useful Life Prediction -- Part III Condition Monitoring -- Chapter 13. Monitoring and Fault Identification in Aeronautical Structures Using an Wavelet-Artificial Immune System Algorithm -- Chapter 14. An Illustration of Some Methods to Detect Faults in Geared Systems using a Simple Model of Two Meshed Gears -- Chapter 15. Condition Monitoring of Structures under Non-Ideal Excitation using Low Cost Equipment -- Chapter 16. Maintenance Management and Case Studies in the Luís Carlos Prestes Thermoelectric Power Plant -- Chapter 17. Stiffness Nonlinearity in Structural Dynamics: Our Friend or Enemy? |
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This book proposes the formulation of an efficient methodology that estimates energy system uncertainty and predicts Remaining Useful Life (RUL) accurately with significantly reduced RUL prediction uncertainty. Renewable and non-renewable sources of energy are being used to supply the demands of societies worldwide. These sources are mainly thermo-chemo-electro-mechanical systems that are subject to uncertainty in future loading conditions, material properties, process noise, and other design parameters.It book informs the reader of existing and new ideas that will be implemented in RUL prediction of energy systems in the future. The book provides case studies, illustrations, graphs, and charts. Its chapters consider engineering, reliability, prognostics and health management, probabilistic multibody dynamical analysis, peridynamic and finite-element modelling, computer science, and mathematics Part I: Trends and Applications -- Chapter 1. Probabilistic Prognostics and Health Management: A Brief Summary -- Chapter 2. Introduction to Data-driven Methodologies for Prognostics and Health Management -- Chapter 3. Prognostics and Health Management of Wind Turbines - Current Status and Future Opportunities -- Chapter 4. Overview on Gear Health Prognostics -- Chapter 5. Probabilistic Model-Based Prognostics Using Meshfree Modeling -- Chapter 6. Cognitive Architectures for Prognostic Health Management -- Part II Modeling and Uncertainty Quantification -- Chapter 7. A Review of Crack Propagation Modeling using Peridynamics -- Chapter 8. Modeling and Quantification of Physical Systems Uncertainties in a Probabilistic Framework -- Chapter 9. Towards a More Robust Understanding of the Uncertainty of Wind Farm Reliability -- Chapter 10. Data Analysis in Python: Anonymized Features and Imbalanced Data Target -- Chapter 11. The Use of Trend Lines Channels and Remaining Useful Life Prediction. Chapter -- 12. The Derivative as a Probabilistic Synthesis of Past and Future Data and Remaining Useful Life Prediction -- Part III Condition Monitoring -- Chapter 13. Monitoring and Fault Identification in Aeronautical Structures Using an Wavelet-Artificial Immune System Algorithm -- Chapter 14. An Illustration of Some Methods to Detect Faults in Geared Systems using a Simple Model of Two Meshed Gears -- Chapter 15. Condition Monitoring of Structures under Non-Ideal Excitation using Low Cost Equipment -- Chapter 16. Maintenance Management and Case Studies in the Luís Carlos Prestes Thermoelectric Power Plant -- Chapter 17. Stiffness Nonlinearity in Structural Dynamics: Our Friend or Enemy? |
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Kein systematisches Downloaden durch Robots.</subfield><subfield code="k">Nur für Angehörige der HSU: Volltextzugang von außerhalb des Campus mit Anmeldung über Shibboleth mit Ihrer Bibliothekskennung</subfield><subfield code="y">z</subfield><subfield code="z">19-12-19</subfield></datafield><datafield tag="980" ind1=" " ind2=" "><subfield code="2">100</subfield><subfield code="1">01</subfield><subfield code="x">3100</subfield><subfield code="b">1693036665</subfield><subfield code="c">00</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">--%%--</subfield><subfield code="e">s</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="c">09</subfield><subfield code="f">--%%--</subfield><subfield code="d">eBook Springer</subfield><subfield code="e">--%%--</subfield><subfield code="j">--%%--</subfield><subfield code="h">OLR-SEB</subfield><subfield code="k">Vervielfältigungen (z.B. Kopien, Downloads) sind nur zum eigenen wissenschaftlichen Gebrauch erlaubt. 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