Benalcázar-Parra C.
21
Coauthors
5
Documentos
Volumen de publicaciones por año
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| Año de publicación | Num. Publicaciones |
|---|---|
| 2021 | 3 |
| 2022 | 1 |
| 2023 | 1 |
Publicaciones por áreas de conocimiento
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| Área de conocimiento | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Aprendizaje automático | 4 |
| Ingeniería mecánica | 2 |
| Energía renovable | 1 |
| Red neuronal artificial | 1 |
| Software | 1 |
| Ciencias de la computación | 1 |
Publicaciones por áreas temáticas
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| Área temática | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Física aplicada | 5 |
| Métodos informáticos especiales | 3 |
| Otras ramas de la ingeniería | 1 |
| Ciencias de la computación | 1 |
| Instrumentos de precisión y otros dispositivos | 1 |
Principales fuentes de datos
| Origen | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Scopus | 5 |
| Google Scholar | 3 |
| RRAAE | 0 |
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Coautores destacados por número de publicaciones
| Coautor | Num. Publicaciones |
|---|---|
| Vidal Y. | 5 |
| Christian Tutivén Gálvez | 5 |
| Ángel Encalada-Dávila | 3 |
| Bryan Puruncajas | 2 |
| Felipe González | 1 |
| Eduardo Ortiz-Holguin | 1 |
| Karen Bermúdez | 1 |
| Hugo Andérica | 1 |
| Marcelo Fajardo-Pruna | 1 |
| Angel Encalada D.Avila Escuela | 1 |
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Top Keywords
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Publicaciones del autor
Detecting bearing failures in wind energy parks: A main bearing early damage detection method using SCADA data and a convolutional autoencoder
ArticleAbstract: Wind energy maintenance and operation costs can total millions of dollars each year in an average inPalabras claves:Autoencoder, Fault Detection, Wind turbineAutores:Ángel Encalada-Dávila, Benalcázar-Parra C., Christian Tutivén Gálvez, Vidal Y.Fuentes:googlescopusWind Turbine Main Bearing Failure Pbkp_rediction using a Hybrid Neural Network
Conference ObjectAbstract: Energy is necessary for economic growth and improved well-being, but it poses a great challenge to bPalabras claves:Autores:Benalcázar-Parra C., Christian Tutivén Gálvez, Eduardo Ortiz-Holguin, Karen Bermúdez, Vidal Y.Fuentes:scopusWind Turbine Multi-Fault Detection and Classification using Machine Learning Techniques
Conference ObjectAbstract: In the last years, there has been an increase in the number of places where wind power is exploitedPalabras claves:data augmentation, Multi-fault classification, S V M, Scada, Wind turbine, XGBoostAutores:Ángel Encalada-Dávila, Benalcázar-Parra C., Christian Tutivén Gálvez, Hugo Andérica, Vidal Y.Fuentes:scopusDamage Detection on Offshore Wind Turbine Jacket Foundations Based on an AutoEncoder
Conference ObjectAbstract: This work addresses the problem of damage detection on offshore wind turbine jacket-type foundationsPalabras claves:Autores:Ángel Encalada-Dávila, Benalcázar-Parra C., Bryan Puruncajas, Christian Tutivén Gálvez, Felipe González, Vidal Y.Fuentes:googlescopusWind turbine main bearing condition monitoring via convolutional autoencoder neural networks
Conference ObjectAbstract: The rapid growth of the energy capacity generated by wind turbines, as well as their size, creates nPalabras claves:Convolutional autoencoder, Fault prognosis, Main bearing, Neural networks, Normality Model, Real SCADA data, Wind turbineAutores:Angel Encalada D.Avila Escuela, Benalcázar-Parra C., Bryan Puruncajas, Christian Tutivén Gálvez, Marcelo Fajardo-Pruna, Vidal Y.Fuentes:googlescopus