多傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)融合在風(fēng)電塔筒監(jiān)測(cè)預(yù)警中的應(yīng)用

【摘要】：風(fēng)力塔筒是風(fēng)力發(fā)電裝置的重要受力部件之一。風(fēng)力塔筒給風(fēng)輪、機(jī)艙以及葉片提供滿足要求的、可靠的穩(wěn)定支撐力,提供安裝、檢修等工作平臺(tái)。風(fēng)電塔筒的正常工作狀態(tài)是風(fēng)電機(jī)組正常發(fā)電的基本保證。風(fēng)電塔筒的沉降、傾斜、震動(dòng)等現(xiàn)象會(huì)導(dǎo)致風(fēng)電塔筒倒塌、起火等嚴(yán)重事故,殃及人身和財(cái)產(chǎn)安全。無人堅(jiān)守的風(fēng)電場(chǎng),無法在第一時(shí)間通知管理人員調(diào)度檢修人員在最短時(shí)間內(nèi)修復(fù)風(fēng)機(jī)設(shè)備,從而給風(fēng)電場(chǎng)造成巨大損失,甚至造成災(zāi)難性的影響。針對(duì)當(dāng)前風(fēng)電場(chǎng)對(duì)塔筒狀態(tài)監(jiān)測(cè)的勞動(dòng)強(qiáng)度大、費(fèi)時(shí)費(fèi)力、檢測(cè)精度低、不具有預(yù)警功能等缺點(diǎn)。算法方面提出了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的風(fēng)電塔筒傾斜沉降監(jiān)測(cè)預(yù)警算法,結(jié)合相關(guān)理論對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。利用加權(quán)均值數(shù)據(jù)融合和置信區(qū)間數(shù)據(jù)校驗(yàn)的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對(duì)風(fēng)電塔筒的傾斜、沉降現(xiàn)場(chǎng)多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行初步整合,數(shù)據(jù)預(yù)處理的結(jié)果應(yīng)用到基于回歸分析的對(duì)數(shù)模型預(yù)測(cè)算法中,對(duì)已經(jīng)測(cè)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,得到預(yù)測(cè)模型。詳細(xì)介紹了方法的理論推導(dǎo)過程,并對(duì)相關(guān)的算法做了仿真對(duì)比,驗(yàn)證了算法的可行性。通過對(duì)數(shù)模型,進(jìn)而預(yù)測(cè)未來時(shí)間的風(fēng)電塔筒傾斜沉降狀態(tài)變化趨勢(shì),當(dāng)預(yù)測(cè)時(shí)間內(nèi)傾斜度或沉降量可能超過閾值時(shí),自動(dòng)發(fā)出警報(bào),通知工作人員迅速啟動(dòng)維護(hù)程序,從而實(shí)現(xiàn)預(yù)警的目的。軟件方面設(shè)計(jì)了監(jiān)測(cè)預(yù)警人機(jī)交互界面,實(shí)現(xiàn)了對(duì)傾斜度和沉降量的直觀展示、曲線生成功能和監(jiān)測(cè)預(yù)警功能。該系統(tǒng)具有較高的預(yù)警精確度,具有理論價(jià)值和應(yīng)用價(jià)值,適合在風(fēng)力發(fā)電場(chǎng)等相關(guān)場(chǎng)所進(jìn)行采用。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電塔筒 數(shù)據(jù)融合 回歸分析 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè) 預(yù)警
【學(xué)位授予單位】：東北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM315
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 課題的背景及意義10-12
• 1.2 風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展12-16
• 1.2.1 國外研究情況12-13
• 1.2.2 國內(nèi)研究情況13-15
• 1.2.3 風(fēng)電塔筒狀態(tài)監(jiān)測(cè)現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)15-16
• 1.3 課題的研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)安排16-18
• 1.3.1 研究內(nèi)容16
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第2章 數(shù)據(jù)融合技術(shù)18-27
• 2.1 數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究18-20
• 2.1.1 數(shù)據(jù)融合定義18
• 2.1.2 數(shù)據(jù)融合的基本原理18-19
• 2.1.3 數(shù)據(jù)融合的功能模型19
• 2.1.4 數(shù)據(jù)融合的結(jié)構(gòu)19-20
• 2.2 數(shù)據(jù)融合分類與主要方法20-23
• 2.2.1 基于數(shù)據(jù)級(jí)的融合21-22
• 2.2.2 基于特征級(jí)的融合22
• 2.2.3 基于決策級(jí)的融合22-23
• 2.3 數(shù)據(jù)融合預(yù)測(cè)技術(shù)研究23-24
• 2.4 數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用和存在的問題24-26
• 2.4.1 數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用24-25
• 2.4.2 數(shù)據(jù)融合存在的問題25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 風(fēng)電塔筒傾斜沉降監(jiān)測(cè)預(yù)警方法的研究27-41
• 3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法模型28-32
• 3.1.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合預(yù)處理28-30
• 3.1.2 壞值數(shù)據(jù)預(yù)處理30-31
• 3.1.3 空值數(shù)據(jù)預(yù)處理31-32
• 3.2 預(yù)測(cè)方法的基本原理和預(yù)測(cè)模型32-35
• 3.2.1 預(yù)測(cè)方法的基本原理32-33
• 3.2.2 預(yù)測(cè)方法模型33-35
• 3.3 風(fēng)電機(jī)組塔筒數(shù)據(jù)處理35-36
• 3.4 算法仿真36-39
• 3.4.1 風(fēng)電機(jī)塔筒傾斜數(shù)據(jù)36-38
• 3.4.2 風(fēng)電機(jī)塔筒沉降數(shù)據(jù)38-39
• 3.5 本章小結(jié)39-41
• 第4章 風(fēng)電塔筒狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)41-51
• 4.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案41-45
• 4.1.1 現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)采集模塊42-44
• 4.1.2 網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊44
• 4.1.3 終端監(jiān)測(cè)模塊44-45
• 4.2 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)軟件整體設(shè)計(jì)45-46
• 4.2.1 系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)45-46
• 4.2.2 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)46
• 4.3 軟件主要模塊的實(shí)現(xiàn)46-49
• 4.3.1 主頁登錄頁面46-47
• 4.3.2 傾斜監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊47-48
• 4.3.3 沉降監(jiān)測(cè)預(yù)警模塊48-49
• 4.4 本章小結(jié)49-51
• 結(jié)論51-53
• 參考文獻(xiàn)53-56
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文56-57
• 致謝57

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