机械设计与研究 ›› 2020, Vol. 36 ›› Issue (01): 185-189+195.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a5128
张彪;张超;段皓然;马芸婷;李建军;崔玲丽;
出版日期:2020-02-26
发布日期:2020-02-26
Online:2020-02-26
Published:2020-02-26
摘要： 针对风力发电机组SCADA系统受到环境及运行等因素影响~([1]),常常发生故障漏报和误报等问题,提出一种基于协整计算的风力发电机SCADA非平稳数据分析方法。风力发电机SCADA数据经协整计算可以获得附带风力发电机状态信息的残差,通过分析该协整残差可实现风力发电机的状态监测。取内蒙古包头市固阳县某风场1.5 MW双馈风电机组所采集的SCADA数据为研究对象,利用部分非平稳数据建立协整模型,并用一组正常运行数据以及一组已知齿轮箱故障数据对模型进行验证,结果表明,所提方法可有效抑制SCADA数据中由环境和运行引起的响应,准确识别风力发电机的运行状态,简单有效的实现风力发电机的状态监测
张彪;张超;段皓然;马芸婷;李建军;崔玲丽;. 基于协整分析的风电机组状态监测方法[J]. 机械设计与研究, 2020, 36(01): 185-189+195.
| [1] | 杨志远, 赵建民, 程中华, 郭驰名, 李俐莹. 多元退化系统维修与备件订购策略优化模型[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(7): 858-867. |
| [2] | 李春祥, 张浩怡. 基于混合多变量经验模态分解和极限学习机的非平稳过程预测[J]. 上海交通大学学报, 2020, 54(4): 376-386. |
| [3] | 桂宇飞;官威;陈标;沈彬;. 基于HHT算法与主轴功率信号的刀具磨损状态在线监测[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(05): 63-69. |
| [4] | 胡启国;高展;. 随机冲击下退化率变化的系统竞争失效可靠性建模[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(04): 43-46+52. |
| [5] | 吴军a, b，黎国强a，吴超勇a，程一伟c，邓超c. 数据驱动的滚动轴承性能衰退状态监测方法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2018, 52(5): 538-544. |
| [6] | 高筱婷，杨东升. 基于数据驱动的智能电器运行状态监测方法 [J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2017, 51(9): 1104-1110. |
| [7] | 杜文辽;李利军;钱春华;李安生;张路明;. 大型立磨状态监测数据库管理系统研究与开发[J]. 机械设计与研究, 2017, 33(05): 134-138+142. |
| [8] | 李卫;. 非平稳工况的滚动轴承故障特征研究新方法[J]. 机械设计与研究, 2017, 33(01): 78-82. |
| [9] | 王仁德;李国富;应小刚;王晓丹;. 基于电机电流分析法及能量特征向量的摩擦实验[J]. 机械设计与研究, 2016, 32(04): 139-141+144. |
| [10] | 罗鹏平;谷立臣;田晴晴;. 基于α-β轴电流融合的液压系统状态监测与故障识别[J]. 机械设计与研究, 2015, 31(03): 128-131+134. |
| [11] | 杨帅;李彬;阴妍;鲍久圣;. 制动系统状态监测与故障诊断研究现状[J]. 机械设计与研究, 2014, 30(05): 1-4. |
| [12] | 李晓晖;傅攀;. 特征降维与决策融合在刀具磨损监测中的应用[J]. 机械设计与研究, 2013, 29(05): 53-58. |
| [13] | 陈友玲1, 张立元1, 刘文科1, 王建华2, 郭金龙1. 间接状态监测下基于维修费用及残余寿命的设备维修策略[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2012, 46(06): 936-942. |
| [14] | 柯昇沛1, 黄静2, 屠梅曾1. 基于非平稳面板计量方法的房地产价格非理性繁荣检验[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2011, 45(12): 1807-1811. |
| [15] | 张弦，王宏力. 局域极端学习机及其在状态在线监测中的应用 [J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2011, 45(02): 236-0240. |
| 阅读次数 | ||||||
|
全文 |
|
|||||
|
摘要 |
|
|||||
