基于大數(shù)據(jù)分析的風(fēng)電機組塔架振動仿真研究

【摘要】：風(fēng)電機組常年在復(fù)雜工況下連續(xù)運行,機組對設(shè)備的可靠性等方面有很高的要求,對機組塔架振動信號的建模和分析可以實現(xiàn)對機組重要部件如葉片、傳動鏈、塔架等的狀態(tài)監(jiān)測及故障預(yù)警工作。文章采用非線性狀態(tài)估計技術(shù)(Nonlinear State Estimate Technology,NSET)作為建模方法,在對風(fēng)電機組塔架振動特性及其影響因素進(jìn)行細(xì)致分析的基礎(chǔ)上,利用大數(shù)據(jù)平臺采集的機組塔架相關(guān)數(shù)據(jù)建立了塔架振動模型。該模型反應(yīng)了機組正常工況下塔架振動情況。利用殘差統(tǒng)計方法對機組塔架振動估計值和實際值的殘差進(jìn)行分析,殘差均值能顯示出塔架振動的異常狀態(tài),為后續(xù)開展的風(fēng)電機組葉片開裂等早期故障診斷打下了良好的基礎(chǔ),同時為風(fēng)電機組振動分析提供了新的思路。 【作者單位】： 中能電力科技開發(fā)有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)電機組 大數(shù)據(jù)分析 NSET 塔架 振動
【分類號】：TM315
【正文快照】： 風(fēng)電新能源發(fā)電具有數(shù)量大、種類多、設(shè)備分散等特點,設(shè)備在生產(chǎn)過程全壽命周期產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)蘊含著企業(yè)運營、設(shè)備運行維護等大量的信息,“數(shù)據(jù)”已成為企業(yè)生產(chǎn)運營的重要資源。通過對于這些數(shù)據(jù)的挖掘,分析其中的規(guī)律,對機組故障預(yù)警與故障診斷等問題提供了新

您可以在本站搜索以下學(xué)術(shù)論文文獻(xiàn)來了解更多相關(guān)內(nèi)容

一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法研究    王晶晶;王劍;

基于改進(jìn)型遺傳算法的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計    陳智軍

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法的入侵檢測方法    危勝軍,胡昌振,姜飛

Hermite插值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和結(jié)構(gòu)確定理論探討    張雨濃;李凌峰;郭東生;楊逸文;

關(guān)于BP網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)問題的研究    郝培鋒,肖文棟,祝鋼,徐心和

大型風(fēng)電機組葉片損壞原因及對策    郭萬龍;

2.5MW大型風(fēng)力發(fā)電機組機艙罩的研制    張奇虎;楊勝;宋加佳;鐘杰;