Pedro DIAS LONGHITANO
Doctorant CIFRE Autre
Equipe Safe, Controlled and Monitored Systems
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Comparison of electrical and vibration analysis methods for mechanical fault monitoring in wind turbine drivetrains

Pierre Granjon, Pedro Dias Longhitano, Arshpreet Singh. Comparison of electrical and vibration analysis methods for mechanical fault monitoring in wind turbine drivetrains. 15th International Conference on Condition Monitoring and Machinery Failure Prevention Technologies (CM 2018/MFPT 2018), Sep 2018, Nottingham, United Kingdom. ⟨ hal-01982739 ⟩

SUJET DE THESE / PhD THESIS

Prise de décision post-pronostic pour la gestion optimale de système soumis à dégradation.

Date d'entrée en thèse 12/03/2020

Directeur de thèse :     Christophe BERENGUER

Co-encadrant :     Khaoula TIDRIRI

Grenoble Images Parole Signal Automatique laboratoire

UMR 5216 CNRS - Grenoble INP - Université Joseph Fourier - Université Stendhal