基于模型预测控制的半潜漂浮式风机协调控制方法研究

研究漂浮式海上风力发电考虑输出功率与机械载荷的协调控制，有助于提高深远海风机运行的经济性和安全性。为实现漂浮式风机的多目标控制，以NREL 5MW半潜漂浮式风机为研究对象，在Matlab/Simulink平台上设计并搭建增益调度多模型预测控制器(gainschedulingmulti-model predictive controller,GM-MPC)。基于各稳态工况下风机开环动态性能的分析以及模型线性化处理，建立半潜漂浮式风机控制模型，与高保真FAST模型仿真对比，验证了所建控制模型的准确性。在实现模型预测的基础上，根据实际风机工况和约束条件，以为减少功率波动、塔架载荷和执行器动作次数为目标，优化求解出每一时刻下的最优控制量，从而实现GM-MPC的滚动优化。为证明控制器的有效性，在多种风-浪联合载荷的工况下，与基于蚁群优化算法的独立变桨控制策略进行了对比实验。结果表明，所设计的控制策略使半潜漂浮式风机在满足功率平稳性的同时降低了机组的机械载荷，使其能适应深远海环境下的复杂运行工况。     

一种用于电气设备状态监测的新式FBG传感器北大核心CSCD

为了监测绕组变压器的静态应力场和发生短路等故障时的动态应力变化,设计了一种用于电气设备状态监测的新式FBG传感器。该传感器由聚醚醚酮材料封装的FBG构成,通过内部圆锥形空腔结构实现将轴向应力集中于FBG敏感位置。通过仿真对不同压力强度下传感器结构的应力场部分及形变趋势进行了计算与分析,论证了设计的合理性。实验分别对静态载荷和动态冲击进行测试,结果显示,在静态压载测试中,当100 N相似文献   

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。     

刮板输送机减速箱箱体模拟分析

为了解决刮板输送机减速箱箱体振动损坏的问题,利用数值模拟软件对箱体静力学进行分析,确定了输出箱螺栓孔为受力薄弱点,同时对固有频率振动云图进行分析发现,由于共振现象箱体出现平移振动.当传动系统出现振动时,造成齿轮在啮合时出现冲击受力,此时齿面的受力呈现不均匀性.最后对额定工况下的箱体最大动应力曲线呈现波动的态势,波动的应力值围绕14.1 MPa进行上下幅动,与0.0388 s的应力云图呈现一致,波动应力最大值为18.6 MPa,为刮板输送机减速器箱体优化提供一定的参考.     

基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别技术

为了解决传感器故障识别过程中识别效率低和精度低的问题。提出了基于外部载荷位置预测的光纤传感器故障信号识别方法。通过合成外差算法和傅里叶变换解调和去噪传感器信号；采用本征模函数提取不同故障下信号特征。并将其分为状态信息和扰动分量两部分。计算二者之间的近似性。结合线性模型提取故障信号特征向量；利用系统灰色性故障识别方法和外部载荷位置预测传感器多角度负载并进行融合处理。构建灰色关联矩阵计算其与标准数据之间的贴近度。完成光纤传感器故障信号识别?仿真分析结果表明。所提方法在故障信号解调、去噪以及识别方面均具有明显的优势?对深入研究传感器起到了一定的推动作用?     

应用卡尔曼滤波的激振力时域识别方法研究

激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法.推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识别结果的稳健性进行了仿真分析.仿真结果表明,两种方法对噪声方差初值的设定均不敏感;以加速度幅值为输入的方法识别精度优于以位移幅值为输入的方法;以位移幅值为输入的方法识别结果稳健性较好.最后采用力锤敲击试验验证了识别方法的有效性和精度.     

乘用车悬架静强度与疲劳载荷研究

为了快速获得平台悬架静强度与疲劳载荷,本文依据某A级平台5款量产车型试验场道路栽荷数据,以前麦弗逊悬架为研究对象,先对轮心载荷幅值进行统计分析,根据应力-强度干涉模型,得到该平台前悬架的强度载荷边界,及其与车辆满载轮荷的G载荷系数.再通过研究5款车型车轮轮心疲劳伪损伤与轮荷的关联关系,得到该平台悬架的疲劳栽荷.此方法可快速获得同平台悬架静强度与疲劳载荷,省去实车道路谱采集并提升了工作效率.     

CDBN‑IKELM的轴承变工况故障诊断方法

针对现有方法在轴承变工况方面存在的诊断精度低、人工提取特征不充分等问题，提出了基于卷积深度置信网络（convolutional deep belief network，简称CDBN）与改进核极限学习机 （improved Kernel?based extreme learning machine，简称IKELM）的滚动轴承故障智能识别方法。首先，由卷积深度置信网络对原始信号内的故障特征进行深层自适应提取；其次，利用等距特征映射对提取的多维特征进行降维，去除冗余特征信息；然后，采用改进的核极限学习机对特征进行分类，使用粒子群（particle swarm optimization， 简称PSO）对模型重要参数进行优化，实现滚动轴承变工况下的故障识别；最后，将所提方法应用于不同工况下多种轴承故障的诊断。实验结果表明，该方法能够智能有效地识别变工况的轴承故障，诊断结果优于已有的智能故障诊断方法。     

车用有机朗肯循环系统中计量泵的性能研究

在模拟车用有机朗肯循环(organic Rankine cycle,ORC)系统的工作环境下,设计并搭建以R123作为工质的液压隔膜计量泵性能测试平台。在额定转速(2900 r/min)下,通过调节液压隔膜计量泵的冲程(25%、50%、75%、100%)和出口压力,得到变工况下液压隔膜计量泵的特性曲线,并分析液压隔膜计量泵的关键参数对车用ORC系统性能的影响情况。结果表明:液压隔膜计量泵的流量受冲程影响,与出口压力基本无关。其输入功率和实际运行效率均随着冲程的增加而升高,最高分别可达523.91 W、88.27%。应用该液压隔膜计量泵的模拟车用ORC系统吸热量变化范围较广,系统热效率最高可达12.81%。液压隔膜计量泵可应用于车用ORC系统,通过调节液压隔膜计量泵的冲程和出口压力,可实现提高车用ORC系统热效率、增加系统净输出功率的目的。     

牵引车载荷对NOx排放和排温影响的试验研究

在五轴动力总成试验台架上对牵引车在不同载荷下进行同一路谱的排放试验,研究牵引车在不同载荷下NOx排放和排温的变化,得到载荷与排放物和选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)上游排温的变化关系。结果表明:载荷为标定载荷的60%以下时,NOx比排放值与载荷基本呈线性相关;载荷超过标定载荷的75%时,NOx比排放值与载荷呈二次项相关;载荷在为标定载荷的23%以上时,NOx比排放值与SCR上游排温基本呈线性相关。利用该试验结论可以通过只进行单一载荷排放试验,判断车辆在其他载荷下的排放水平是否满足国家标准要求,并可通过载荷对排温的影响规律预判排放水平。