中央高校基本科研业务费专项资金(13MS102)
- 作品数：7 被引量：81H指数：6
- 相关作者：刘长良张永波武英杰甄成刚周丹更多>>
- 相关机构：华北电力大学华北电力大学（北京）更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术机械工程动力工程及工程热物理更多>>
- 变分模态分解在风电机组故障诊断中的应用被引量：44
- 2015年
- 针对经验模态分解(EMD)和局部均值分解(LMD)在实际应用中可能存在的模态混叠问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)的风电机组故障诊断新方法,并应用于机组传动系统不平衡故障诊断中。结果表明,VMD能有效避免噪声及冲击信号造成的模态混叠现象,对不平衡故障具有良好的诊断效果。
- 武英杰甄成刚刘长良
- 关键词：风电机组故障诊断
- 基于WPA和LS-SVM的风力发电机故障诊断方法研究
- 2013年
- 针对风电机组低速齿轮箱故障的故障特点,提出了一种应用小波包分析(WPA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的故障诊断方法。将低速齿轮箱不同故障状态下的振动信号经小波包分解后获得各频带能量,经过归一化处理后作为特征向量构成训练样本和测试样本。通过训练样本训练LS-SVM故障诊断模型,用测试样本检验LS-SVM故障诊断模型的正确率。实验结果表明,WPA和LS-SVM相结合的故障诊断方法具有良好的诊断效果。
- 刘长良齐卫雪武英杰
- 关键词：小波包最小二乘支持向量机故障诊断
- 基于自适应高频谐波LMD法的风电机组故障诊断被引量：10
- 2014年
- 针对实际应用中局部均值分解(LMD)法存在的模态混叠问题,提出了自适应高频谐波LMD法.分析了信号中异常事件对求取包络函数和均值函数的影响,将构造的自适应高频谐波加入到原始信号中,通过改变原始信号的极值点位置来抑制模态混叠现象.对含有典型异常事件的信号进行了自适应高频谐波LMD法和ELMD法仿真实验对比,验证了该算法的有效性和优越性.将该算法应用于风电机组传动系统故障诊断中,结果表明:采用该算法后,原有的模态混叠状况得到明显改善,并成功提取出轴系不平衡故障特征,可为风电机组故障诊断提供参考.
- 武英杰刘长良范德功
- 关键词：局部均值分解风电机组故障诊断
- 基于深度学习的风电机组传动系统故障诊断方法研究
- 能源结构调整对实现“碳达峰”、“碳中和”中长期目标至关重要，风力发电作为绿色清洁能源发展迅速。但随着风电机组长时间运行，设备各部件会不可避免地出现各种故障，如不及时发现和处理将会对风电企业造成巨大损失。因此，风电机组故障...
- 罗贤缙
- 关键词：风电机组传动系统故障诊断
- 文献传递
- 改进的模糊Smith串级主汽温控制仿真研究被引量：6
- 2013年
- 针对电厂主汽温被控对象大惯性、大迟延和时变的特点,提出一种带Smith预估器的模糊PID串级控制系统。主回路采用含有滤波作用的改进的Smith预估器实现对迟延的补偿,降低了Smith预估器对模型精度的要求。结合模糊控制良好的非线性优点,主控制器采用模糊自整定PID控制器,对PID参数在线进行调整。仿真实验表明,该控制方法在正常工况和参数变化的情况下,超调量和调节时间等方面都有所改善,提高了控制系统的鲁棒性和抗干扰能力。
- 刘长良张永波
- 关键词：主汽温SMITH预估器模糊控制迟延
- 二次再热机组汽温联合控制策略仿真被引量：7
- 2013年
- 二次再热机组由于其锅炉构造的复杂性和特殊性,如何实现主汽温和两个再热汽温的有效控制是亟待解决的问题。针对二次再热机组在汽温控制方面的问题,提出了一种主汽温和再热汽温联合控制策略,将主汽温和两个再热汽温同时考虑进行联合控制,其中主汽温主要由燃水比和喷水减温控制,同时考虑燃烧器倾角的影响;两个再热汽温主要由燃烧器倾角和烟气挡板调节,喷水减温作为微调手段。通过仿真机验证可知,本控制策略可实现对主汽温和两个再热汽温的同时有效控制,对二次再热火电机组在我国的推广运用具有重要意义。
- 刘长良张永波
- 关键词：二次再热汽温控制仿真
- 660MW单列辅机超超临界机组给水控制策略优化被引量：6
- 2013年
- 我国辅机单列配置试点工程———布连电厂2×660 MW超超临界机组,给水系统采用1×100%容量的汽动给水泵组。由于其参数及性能要求较高,需要更好的控制策略来保证机组安全、经济运行。在传统给水自动控制系统的基础上,以燃水比为基础,选取省煤器到分离器出口段的焓增作为燃水比的反馈信号。激励式仿真机上的仿真结果表明:优化后给水量控制兼顾快速性和稳定性,主蒸汽温度控制也在可调范围内,该策略对于单列辅机机组是可行的。
- 刘长良周丹
- 关键词：超超临界
- 基于变分模态分解的齿轮箱状态监测被引量：12
- 2016年
- 针对传动系统振动信号可能存在的故障特征不明显造成的故障识别困难问题,提出了一种基于变分模态分解和奇异值分解的特征提取方法,并采用模糊C均值聚类进行状态识别与监测。首先将齿轮箱各状态数据进行变分模态分解,并将各模态奇异值作为特征值,通过模糊聚类进行状态识别,最后应用于齿轮箱状态监测。结果表明,对于人工无法识别的齿轮箱故障,该方法故障识别率在86%以上,基于该方法的状态监测可为齿轮故障预警及严重程度提供参考。
- 武英杰刘长良甄成刚赵亚亮
- 关键词：模糊C均值齿轮机械传动
