国家自然科学基金(51277074)
- 作品数：22 被引量：351H指数：11
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- 一种基于盲源分离和流形学习的风电机组轴承故障特征提取方法被引量：18
- 2016年
- 提出一种基于盲源分离(blind source separation,BSS)和流形学习算法的风电机组轴承故障特征提取方法,首先对采集的振动信号利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)进行盲源分离,计算各源信号的峭度和负熵,然后对源信号进行包络分析并提取上、下包络线矩阵的奇异值,将峭度、负熵和奇异值组成高维特征向量,最后利用拉普拉斯特征映射流形学习算法(Laplacian eigenmaps,LE)挖掘出高维数据中包含有效信息且具有内在规律性的低维特征。该方法充分利用并有效结合ICA在信号处理和LE在挖掘特征信息方面的优势,实现风电机组轴承故障特征的提取。算例结果表明该方法可有效提取轴承故障特征。
- 赵洪山李浪王颖
- 关键词：风电机组轴承盲源分离ICA
- 基于EMD的单通道变压器振动信号盲分离被引量：3
- 2016年
- 针对工程应用中测量通道数小于源信号数的问题,提出欠定盲源分离方法分离单通道混合信号。首先,利用经验模式分解(EMD)将单通道变压器振动信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用邻近奇异值差值法估计源信号个数。然后,根据估计出的源信号数进行虚拟信号重组,将欠定盲源分离问题转化为适定盲源分离问题。最后,经独立分量分析(ICA)得到分离后的变压器振动信号,并分别进行频谱分析。通过与快速ICA算法的分离结果进行对比,验证了该方法的有效性。
- 张文民徐樊浩张慧娟张茜
- 关键词：变压器经验模式分解欠定盲源分离
- 基于子空间方法的风机齿轮箱故障预测算法被引量：26
- 2015年
- 为了减少风机齿轮箱严重故障的发生,提出了一种基于随机子空间识别方法的齿轮箱故障预测算法。该算法首先建立齿轮箱的随机状态空间模型,并利用正常运行时的振动监测数据计算模型的参数矩阵的特征值,并将其作为参考特征值;然后将由实际振动数据所求得的特征值与参考特征值进行比较,如果两者误差很小,则说明齿轮箱正常,反之则异常。为了减少计算量,引入均方根误差(RMSE)作为齿轮箱故障判别指标,并利用统计过程控制(SPC)原理定义该指标的阈值。最后,对一台实际风机的振动监测数据进行仿真,结果表明了所提出算法的有效性。
- 赵洪山郭伟邵玲张兴科
- 关键词：风机齿轮箱子空间方法故障预测
- 风机齿轮箱轴承状态评估与剩余寿命预测被引量：9
- 2017年
- 为了提高风机运行的可靠性和经济性,提出一种基于马尔科夫链的风机齿轮箱轴承状态评估和剩余寿命预测方法。首先,建立风机齿轮箱轴承磨损状态的Gamma分布模型,并利用最大似然法对模型参数进行估计;其次,划分风机齿轮箱轴承磨损状态等级,并确定各状态等级区间限值;再次,计算齿轮箱轴承磨损状态转移概率,并构造马尔科夫过程的状态转移矩阵;最后,应用该方法对风机齿轮箱轴承进行算例仿真。算例仿真结果验证了该方法在确定风机齿轮箱轴承磨损状态和剩余寿命方面的有效性。
- 赵洪山张健平高夺李浪
- 关键词：风机齿轮箱轴承马尔科夫链剩余寿命预测
- 基于EEMD和负熵准则的变压器振动信号盲分离被引量：2
- 2017年
- 变压器油箱表面测得的振动信号是各个振源的混合信号,直接加以分析,不能确定不同部件的运行状况。而传统盲源分离方法难以解决信号分析中相关源信号盲分离、欠定盲分离等问题。鉴于此,提出基于集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与负熵准则的欠定盲源分离算法。首先,利用EEMD方法对变压器振动信号进行分解,得到若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并采用邻近奇异值差值法估计混合信号中源信号个数;然后,根据负熵准则选取独立性较好的IMF分量,组成新的测量信号;最后,对新的测量信号进行盲分离。利用实测变压器振动信号对该算法进行了验证。
- 赵洪山徐樊浩徐文岐许崇新
- 关键词：变压器负熵欠定盲源分离
- 基于模型的风电机组变桨距系统故障检测被引量：21
- 2015年
- 变桨距系统是风电机组的高频故障部件之一,对其进行早期故障检测,可以有效提高风电机组的运行可靠性,减少不必要的损失。采用基于风电机组物理特性的数学模型的方法对其进行故障检测。首先,建立了风电机组变桨距系统及其它部件的动态模型,描述出该模型的输入输出关系;然后,将该模型与实际系统并行运行,并将模型输出与实际系统输出比较产生残差,随后采用残差范数的均值作为故障判别函数进行故障检测;最后,通过对变桨距执行机构和桨距角传感器的故障进行仿真,验证了所用方法的正确性和有效性。
- 赵洪山连莎莎邵玲
- 关键词：风电机组传感器故障检测
- 基于状态估计的风电机组液压变桨距系统故障检测被引量：19
- 2016年
- 液压变桨距系统是风电机组的高频故障部件之一,对其进行早期故障检测,可以有效地提高风电机组运行的可靠性,减少不必要的经济损失。风电机组所受环境因素干扰较多,而基于数据的故障检测方法易受这些因素的影响造成误报警,并且故障分离较为困难。因此,本文提出基于状态估计的方法对风电机组液压变桨距系统进行故障检测。首先,构建风电机组液压变桨距系统的状态空间模型及其状态观测器,利用液压变桨距系统模型的实际输出与状态观测器输出产生残差;其次,将残差的均方根作为残差估计函数,并配合自适应阈值进行决策。最后,以液压变桨距执行机构故障和节距角传感器故障为例,通过仿真验证了该方法的有效性。
- 赵洪山张健平王桂兰连莎莎
- 关键词：风电机组状态估计状态观测器自适应阈值
- 基于双线性观测器的双馈风电机组变流器功率管开路故障诊断被引量：7
- 2017年
- 针对双馈风电机组变流器的开路故障,提出一种基于双线性观测器的故障诊断方法。从双馈感应发电机和变流器的数学模型出发,根据模型的非线性特点,推导双馈风电机组变流系统的双线性模型,并构造出变流系统的双线性电流观测器。通过电流观测器得到变流器的电流残差信息,并据此对变流器进行故障检测,然后利用电流平均值定位出具体故障器件。考虑到功率管开关延时、死区时间及测量噪声的影响,设计自适应阈值进行故障判断,保证了诊断的鲁棒性。通过不同故障类型和电网电压跌落的仿真分析,验证了所提开路故障诊断方法的有效性和可靠性。
- 赵洪山程亮亮
- 关键词：双馈风电机组风电变流器自适应阈值
- 风机齿轮箱振动信号的稀疏傅里叶变换分析被引量：7
- 2016年
- 风电机组齿轮箱振动信号的在线频谱分析对信号处理算法的快速性要求很高,提出采用稀疏快速傅里叶变换(SFFT)算法进行风机齿轮箱的频谱分析。SFFT算法主要利用窗函数过滤信号,然后散列傅里叶系数,最后进行定位与估值运算,能快速地计算出信号频谱中k(信号的稀疏度)个拥有最大值的傅里叶系数。该算法结构简单,运行时间相对于信号长度n呈亚线性。通过对风电机组齿轮箱的实际振动信号分析,验证了SFFT算法较之FFT算法运行速度快,非常适合振动信号的在线频谱分析。
- 赵洪山高夺张健平
- 关键词：风电机组齿轮箱振动信号频谱分析
- 需求响应对配电网供电可靠性的影响被引量：58
- 2015年
- 鉴于峰谷分时电价能够引导用户用电行为,促使用户积极参与到电力系统的削峰填谷行为中,而负荷与可靠性之间存在着复杂的非线性关系,文中重点研究了需求侧响应对配电网供电可靠性的影响。首先,建立分时电价优化模型:进行时段划分、确定电力价格弹性矩阵和制定各时段电价,再以峰负荷最小及峰谷负荷差最小确定多目标优化函数,考虑电网和电力市场基本约束条件建立分时电价优化模型;然后,在基于二分法的聚类负荷分析法中引入依据电力报价的负荷修正环节;最后,将不同负荷水平下的可靠性指标按持续时间进行加权平均,得到精确的可靠性指标。利用上述模型和方法,对改进的RBTS BUS6测试系统进行分时电价建模和可靠性评估。结果表明,需求响应策略改善了配电网的供电可靠性。
- 赵洪山王莹莹陈松
- 关键词：需求响应分时电价可靠性评估
