本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的風(fēng)電機(jī)組變槳系統(tǒng)劣化狀態(tài)在線辨識(shí)方法

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【摘要】：傳統(tǒng)閾值法難以及時(shí)準(zhǔn)確地辨識(shí)出運(yùn)行設(shè)備的劣化狀態(tài),針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組實(shí)施狀態(tài)檢修工作的要求,提出一種風(fēng)機(jī)變槳系統(tǒng)劣化狀態(tài)在線辨識(shí)方法。在闡述風(fēng)機(jī)變槳控制原理和變槳系統(tǒng)監(jiān)測(cè)參數(shù)的基礎(chǔ)上,建立了以風(fēng)速、有功功率為輸入,風(fēng)輪轉(zhuǎn)速、3個(gè)葉片的槳距角和變槳驅(qū)動(dòng)電流為輸出的非線性多輸入多輸出(multi input multi output,MIMO)系統(tǒng)回歸模型。將系統(tǒng)特征向量實(shí)測(cè)值與最小二乘支持向量機(jī)(least square support vector machines,LSSVM)回歸計(jì)算結(jié)果間的偏離定義為系統(tǒng)"觀測(cè)值"。接著采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)擬合多維觀測(cè)值的分布,并利用風(fēng)機(jī)數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)(supervisory control and data acquisition,SCADA)中的數(shù)據(jù)計(jì)算系統(tǒng)劣化指數(shù),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)狀態(tài)的在線辨識(shí)。最后,以一臺(tái)發(fā)生過變槳軸承保持架和滾動(dòng)體損壞故障的風(fēng)機(jī)為對(duì)象,進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證,證明了所建模型的準(zhǔn)確性和有效性。
【作者單位】： 北京交通大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組 變槳系統(tǒng) 狀態(tài)辨識(shí) 支持向量機(jī) 高斯混合模型
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51477006)~~
【分類號(hào)】：TM315
【正文快照】： 輸出的非線性多輸入多輸出(multi input multi output,MIMO)系統(tǒng)回歸模型。將系統(tǒng)特征向量實(shí)測(cè)值與最小二乘支持向量機(jī)(least square support vector machines,LSSVM)回歸計(jì)算結(jié)果間的偏離定義為系統(tǒng)“觀測(cè)值”。接著采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)擬合多維觀

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 鐘延炯,李白男,沈善德,言茂松;水電站發(fā)電機(jī)組動(dòng)態(tài)特性的在線辨識(shí)[J];北京鋼鐵學(xué)院學(xué)報(bào);1980年03期

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

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本文編號(hào)：629594