传统阈值法难以及时准确地辨识出运行设备的劣化状态,针对风力发电机组实施状态检修工作的要求,提出一种风机变桨系统劣化状态在线辨识方法。在阐述风机变桨控制原理和变桨系统监测参数的基础上,建立了以风速、有功功率为输入,风轮转速...传统阈值法难以及时准确地辨识出运行设备的劣化状态,针对风力发电机组实施状态检修工作的要求,提出一种风机变桨系统劣化状态在线辨识方法。在阐述风机变桨控制原理和变桨系统监测参数的基础上,建立了以风速、有功功率为输入,风轮转速、3个叶片的桨距角和变桨驱动电流为输出的非线性多输入多输出(multi input multi output,MIMO)系统回归模型。将系统特征向量实测值与最小二乘支持向量机(least square support vector machines,LSSVM)回归计算结果间的偏离定义为系统"观测值"。接着采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)拟合多维观测值的分布,并利用风机数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)中的数据计算系统劣化指数,实现系统状态的在线辨识。最后,以一台发生过变桨轴承保持架和滚动体损坏故障的风机为对象,进行了实例验证,证明了所建模型的准确性和有效性。展开更多
针对风力机变桨系统非线性的特点,提出采用单神经元比例–积分–微分(proportional integral differential,PID)进行控制。分析了单神经元PID控制器的特点,建立了数学模型。将单神经元PID算法进行改进,得到改进的单神经元PID控制器。仿...针对风力机变桨系统非线性的特点,提出采用单神经元比例–积分–微分(proportional integral differential,PID)进行控制。分析了单神经元PID控制器的特点,建立了数学模型。将单神经元PID算法进行改进,得到改进的单神经元PID控制器。仿真结果表明:2种单神经元PID控制器构成的系统均可实现无超调,具有系统稳定性好的特点;改进单神经元PID控制器较单神经元PID控制器的响应速度更快;2种单神经元PID控制器比常规PID控制器的鲁棒性更强。展开更多
文摘传统阈值法难以及时准确地辨识出运行设备的劣化状态,针对风力发电机组实施状态检修工作的要求,提出一种风机变桨系统劣化状态在线辨识方法。在阐述风机变桨控制原理和变桨系统监测参数的基础上,建立了以风速、有功功率为输入,风轮转速、3个叶片的桨距角和变桨驱动电流为输出的非线性多输入多输出(multi input multi output,MIMO)系统回归模型。将系统特征向量实测值与最小二乘支持向量机(least square support vector machines,LSSVM)回归计算结果间的偏离定义为系统"观测值"。接着采用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)拟合多维观测值的分布,并利用风机数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)中的数据计算系统劣化指数,实现系统状态的在线辨识。最后,以一台发生过变桨轴承保持架和滚动体损坏故障的风机为对象,进行了实例验证,证明了所建模型的准确性和有效性。
文摘针对风力机变桨系统非线性的特点,提出采用单神经元比例–积分–微分(proportional integral differential,PID)进行控制。分析了单神经元PID控制器的特点,建立了数学模型。将单神经元PID算法进行改进,得到改进的单神经元PID控制器。仿真结果表明:2种单神经元PID控制器构成的系统均可实现无超调,具有系统稳定性好的特点;改进单神经元PID控制器较单神经元PID控制器的响应速度更快;2种单神经元PID控制器比常规PID控制器的鲁棒性更强。
