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基于改进的最大似然法识别风力发电机转子的载荷参数
被引量：
4
1
作者
李建华
毛文贵
周舟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第10期121-126,共6页
风机不对中故障是多载荷参数耦合而成,工程师难以凭经验了解载荷参数的大致范围。针对因转子结构参数和测试条件等不确定性参数的存在及载荷参数先验信息未知,最大似然法识别转子不对中故障的载荷参数时采用的搜索计算面临计算量大,且...
风机不对中故障是多载荷参数耦合而成,工程师难以凭经验了解载荷参数的大致范围。针对因转子结构参数和测试条件等不确定性参数的存在及载荷参数先验信息未知,最大似然法识别转子不对中故障的载荷参数时采用的搜索计算面临计算量大,且迭代过程中灵敏度会带来一些数值问题。引入搜索区间进退法到敏感矩阵法与最大似然法中,对最大似然法进行改进。改进后的最大似然法中的迭代适于处理复杂工程优化问题,避免传统迭代数值法对搜索空间的苛刻要求。以输入尺寸和输出测试响应具有随机性测量误差的风力发电机转子系统为例,在三种测量误差下的识别结果表明,改进的最大似然法提高了最大似然法的辨识效果,可以减少不确定性因素对识别结果的影响,鲁棒性好。
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关键词
最大似然法
敏感性矩阵法
搜索区间进退法
风力发电机转子
载荷参数
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职称材料
基于改进的信赖域模型管理技术识别风电转子系统不对中载荷
被引量：
2
2
作者
毛文贵
李建华
+1 位作者
郭杰
周舟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期74-80,114,共8页
针对求解耗时的风电转子系统不对中载荷识别问题,提出基于改进的信赖域模型管理技术的识别算法。该算法将整个先验分布空间的不对中载荷识别问题转化为一系列信赖域上的近似优化问题,通过区域遗传智能采样技术采集样本,加强径向基函数...
针对求解耗时的风电转子系统不对中载荷识别问题,提出基于改进的信赖域模型管理技术的识别算法。该算法将整个先验分布空间的不对中载荷识别问题转化为一系列信赖域上的近似优化问题,通过区域遗传智能采样技术采集样本,加强径向基函数构建代理模型,再采用遗传算法进行近似优化。通过每个信赖域上的最小目标函数和近似优化结果确定信赖度和下代域的中心、半径,进而不断地缩放、平移信赖域,来保证获得与真实模型一致的不对中载荷。通过四种方法对比表明该方法样本遗传策略,遗传落在下代信赖域空间上的样本,减少实验设计样本个数而提高效率;最小目标函数作为信赖中心调整提高了关键区域代理模型的精度而加快收敛,降低了对代理模型精度的依赖。
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关键词
信赖域模型管理技术
代理模型
遗传智能采样技术
风力发电机转子
不对中载荷
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职称材料
题名
基于改进的最大似然法识别风力发电机转子的载荷参数
被引量：
4
1
作者
李建华
毛文贵
周舟
机构
湖南工程学院机械工程学院
湘电风能有限公司
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020年第10期121-126,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(51775180)
湖南省自然科学基金(2019JJ60036)。
文摘
风机不对中故障是多载荷参数耦合而成,工程师难以凭经验了解载荷参数的大致范围。针对因转子结构参数和测试条件等不确定性参数的存在及载荷参数先验信息未知,最大似然法识别转子不对中故障的载荷参数时采用的搜索计算面临计算量大,且迭代过程中灵敏度会带来一些数值问题。引入搜索区间进退法到敏感矩阵法与最大似然法中,对最大似然法进行改进。改进后的最大似然法中的迭代适于处理复杂工程优化问题,避免传统迭代数值法对搜索空间的苛刻要求。以输入尺寸和输出测试响应具有随机性测量误差的风力发电机转子系统为例,在三种测量误差下的识别结果表明,改进的最大似然法提高了最大似然法的辨识效果,可以减少不确定性因素对识别结果的影响,鲁棒性好。
关键词
最大似然法
敏感性矩阵法
搜索区间进退法
风力发电机转子
载荷参数
Keywords
maximum likelihood method
sensitivity matrix method
search interval back and forth method
wind turbine rotor
load parameter
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
O39 [理学—工程力学]
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职称材料
题名
基于改进的信赖域模型管理技术识别风电转子系统不对中载荷
被引量：
2
2
作者
毛文贵
李建华
郭杰
周舟
机构
湖南工程学院机械工程学院“风电运维与试验技术”湖南省工程实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期74-80,114,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目面上项目(51775180)
湖南省自然科学基金资助项目(2021JJ50101)
湖南省教育厅资助科研项目(21A0457)。
文摘
针对求解耗时的风电转子系统不对中载荷识别问题,提出基于改进的信赖域模型管理技术的识别算法。该算法将整个先验分布空间的不对中载荷识别问题转化为一系列信赖域上的近似优化问题,通过区域遗传智能采样技术采集样本,加强径向基函数构建代理模型,再采用遗传算法进行近似优化。通过每个信赖域上的最小目标函数和近似优化结果确定信赖度和下代域的中心、半径,进而不断地缩放、平移信赖域,来保证获得与真实模型一致的不对中载荷。通过四种方法对比表明该方法样本遗传策略,遗传落在下代信赖域空间上的样本,减少实验设计样本个数而提高效率;最小目标函数作为信赖中心调整提高了关键区域代理模型的精度而加快收敛,降低了对代理模型精度的依赖。
关键词
信赖域模型管理技术
代理模型
遗传智能采样技术
风力发电机转子
不对中载荷
Keywords
trust region model management technology
agent model
genetic intelligent sampling technology
wind turbine rotor
misalignment load
分类号
TH122 [机械工程—机械设计及理论]
O39 [理学—工程力学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的最大似然法识别风力发电机转子的载荷参数
李建华
毛文贵
周舟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进的信赖域模型管理技术识别风电转子系统不对中载荷
毛文贵
李建华
郭杰
周舟
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
2
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职称材料
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