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非接触叶尖振动参数辨识方法验证试验 下载：54 浏览：397

许艳芝 冯少鹏 郭政波 《中国机械研究》 2019年9期

摘要:
为检验非接触叶尖振动参数辨识方法在工程上的应用效果,在某航空风扇转子试验器上开展了相关试验研究。首先利用外物撞击试验方法得出不同转速下叶片一阶弯曲振动频率,在3 000 r/min、3 500 r/min、4 020 r/min、4 450 r/min四个稳态转速下测量了风扇叶片叶尖振动数据,利用同步振动和异步振动参数辨识方法对叶尖振动数据进行了分析研究,总结得出不同叶片编号、转速下叶尖振动数据的规律。分析发现:该方法在大部分情况下辨识的振动参数是错误的,进一步分析得出辨识方法出错的主要原因。这些分析结论为非接触叶尖振动参数辨识方法的工程化提供了指导。

结合小波分析和改进型DTW距离的配电网电压暂降源辨识方法 下载：93 浏览：481

储佳伟1 袁晓冬2 陈兵2 王旭冲1 邱海峰1 顾伟1 《电网技术研究》 2018年8期

摘要:
该文提出了一种结合小波分析和改进型动态时间规整(dynamic time warping,DTW)距离的配电网电压暂降源辨识方法。首先分析各类电压暂降源及其经不同类型变压器传递后的相应电压波形特征,并根据其隶属关系通过波形数据挖掘和序列相似匹配构建完备的波形数据库。通过小波变换对实测电压暂降波形进行多尺度分解实现时间数据的降维,同时给出波形库序列的DTW边限距离及其在小波变换域的查询计算方法,实现电压暂降源的快速识别。基于实际的电力园区网架结构搭建仿真模型进行验证,结果表明,所述方法能迅速而准确地辨识各类电压暂降源,为电压暂降的有效监测和快速治理提供有力的参考。

基于神经网络的风电机组异常状态辨识方法及设备研究 下载：127 浏览：1559

黄梅丽 《能源学报》 2023年11期

摘要:
为持续提升风电机组运行可靠性，实现能效状态整体可控，推动风电资源可持续开发与综合利用，风电企业需要加强内控技术平台搭建，通过机组效能检测评估，提升能效异常状态科学处置。本文进行风电机组状态检测技术过程中提出，对检测异常动状态进行相应分析，在针对异常状态进行检测的过程中，主要基于神经网络算法寻找异常信号中所包含的对故障特征频率进行表征的数据，能够明确机组的运行状况。通过实践证明，这种方法在实际应用过程中其效果相对较好。
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