Digital Twin Technology in Condition Monitoring of Wind Turbines (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd, London, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de IberLibro desde 12 de octubre de 2005
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Hardcover. This book discusses the application of digital twin (DT) in condition monitoring of offshore and onshore wind turbines, including a pertinent framework to explain critical component Condition Monitoring and Fault Diagnosis. Frequently used tools and enabling technologies for DT are briefly discussed while the associated benefits and challenges are analyzed. It identifies the key issues which need to be addressed in the wind energy industry to optimally benefit from DT.Features:Exclusive title on application of DT in wind turbine condition monitoring Develops DT framework for condition monitoring of wind turbineDiscusses industrial applications by wind turbine manufacturers and operators as case studiesExplores the interface between DT technology and condition monitoringExtensively profiles recommendations for future researchThis book is aimed at researchers and professionals in mechanical engineering, plant maintenance, wind engineering, and condition monitoring. This book discusses the application of Digital Twin (DT) in condition monitoring of offshore and onshore wind turbines including a pertinent framework to explain critical component Condition Monitoring and Fault Diagnosis. Discussed the tools and enabling technologies for DT along with benefits and challenges. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781032250175
- Título
- Digital Twin Technology in Condition Monitoring of Wind Turbines (Hardcover)
- Autor
- Nkosinathi Madushele
- Editorial
- Taylor & Francis Ltd, London
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1032250178
- ISBN 13
- 9781032250175
This book discusses the application of digital twin (DT) in condition monitoring of offshore and onshore wind turbines, including a pertinent framework to explain critical component Condition Monitoring and Fault Diagnosis. Frequently used tools and enabling technologies for DT are briefly discussed while the associated benefits and challenges are analyzed. It identifies the key issues which need to be addressed in the wind energy industry to optimally benefit from DT.
Features:
- Exclusive title on application of DT in wind turbine condition monitoring
- Develops DT framework for condition monitoring of wind turbine
- Discusses industrial applications by wind turbine manufacturers and operators as case studies
- Explores the interface between DT technology and condition monitoring
- Extensively profiles recommendations for future research
This book is aimed at researchers and professionals in mechanical engineering, plant maintenance, wind engineering, and condition monitoring.
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Acerca del autor
Nkosinathi Madushele is a professional engineer registered with ECSA and holds a D.Eng. in Mechanical Engineering from the University of Johannesburg. He has industry and academic experience, having worked as a Junior Project Manager in construction and a Systems Engineer at ESKOM. He is currently the Head of the Department of Mechanical Engineering Science at the University of Johannesburg.
Obafemi O. Olatunji is a registered engineer, certified energy manager, and certified renewable energy professional with the Association of Energy Engineers. He holds a PhD in Mechanical Engineering focused on AI integration in energy systems. With ten years of experience in academia and industry, he is currently a program manager at UJ-PEETS, leading the energy and energy efficiency portfolio.
Paul A. Adedeji is an energy specialist at UJ-PEETS, focusing on AI and machine learning applications in renewable energy for resource prediction and condition monitoring. He holds a BSc. in Mechanical Engineering, MSc. in Industrial and Production Engineering, and a PhD. in Mechanical Engineering. He has published extensively on AI in wind and solar PV systems.
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