基于群体多维相似性的风机齿轮箱预警策略

风场区域气候周期性变化及气象条件瞬时变化都会直接影响风电机组设备运行状况,已有齿轮箱故障预警策略较少与周边相似风机联动,偏向于"单体预警"。将高斯混合模型、动态时间规整及熵权值算法三者紧密结合,提出了一种基于群体多维特征相似性的故障预警策略:通过与周边风机的相似性联动,消除周期性及瞬时性环境因素对预警结果的影响;采用分级时间滚动窗口生成风机相似关系,保留数据的时间次序属性,展示研究对象的数据资源迁徙规律,判断潜在故障风机。最后,用福建沿海风场监控与数据采集系统(SCADA)数据验证了所提预警算法的有效性与实效性,至少可以提前26天预警潜在故障风机。     

火电厂轴流风机实时仿真模型的建立和应用

对轴流风机和离心风机的运行特性进行了详细的分析和比较,首次提出了轴流风机的实时仿真模型。该模型能够真实地反映出轴流风机的运行特性,并能准确地计算出轴流风机的喘振工况。在实际仿真机上应用该模型,可以分析出两台轴流风机并列运行时的喘振工况,对现场轴流风机的运行具有一定的指导作用。     

电站锅炉回转式空气预热器的动态数学模型

针对回转式空气预热器的传热特性进行了理论分析,并应用金属质量流量的概念,建立了空气预热器的实时仿真模型。该模型具有物理意义明确、计算简单、准确的特点.该模型主要用于制作电站仿真机。     

300MW电站锅炉仿真数学模型

以西柏坡电厂３００ＭＷ锅炉为对象，运用ＳＴＡＲ—９０模块化建模技术，建立了锅炉仿真模型。该模型具有易于修改和调试的优点，能够精确地模拟电厂的各种运行工况。用于仿真机上将取得很好的培训效果。     

一种改进粒子群算法及其在热工过程模型辨识中的应用

为了提高基本粒子群优化(PSO)算法的收敛性,提出了一种引入选择与变异机制的改进PSO算法。该算法选择一定范围的优秀粒子代替较差粒子,并使粒子以不同的概率变异。仿真试验表明,引入选择与变异机制使PSO算法的收敛速度得到了提高,并且有效抑制了PSO算法的早熟。将改进PSO算法应用于热工过程模型辨识,在较少的迭代次数内得到了比较精确的模型辨识结果,且具有很好的收敛性能,获得了满意的辨识效果。     

基于集成NSET和模糊软聚类的风电机组齿轮箱状态监测

风电机组齿轮箱的故障频率和维修成本较高,有必要对其运行状态进行实时监测。非线性状态估计(NSET)算法有着对记忆矩阵依赖大、无法有效利用数据资源改善精度、实时性差等不足。为此,提出一种基于模糊软聚类和集成NSET的状态监测方法:使用模糊软聚类将历史数据分为边界有重叠的不同类别,实现工况的软划分并构造多个不同工况的NSET模型作为个体学习器;以参数回归方法作为结合器,可在不影响实时性的同时,使用大量数据训练参数以改善精度。用某2 MW风电机组的齿轮箱故障数据进行验证,结果表明,相比常规方法,提出方法的精度和实时性均更优;通过预测残差均值和基于残差构造的健康指数,能够灵敏、准确的反映齿轮箱的早期故障及其发展趋势。     

遗传算法在数据挖掘中的应用分析

该文主要分析了数据挖掘的有关概念及其数据挖掘的过程。详细阐述了遗传算法的基本思想．步骤及其在数据挖掘中的应用，以遗传算法在旅行商问题中的应用为例，全面分析了遗传算法在数据挖掘应用过程及其实现的计算效果，同时对简单的遗传算法在数据挖掘中的应用存在的问题进行了讨论。     

Matlab与C混合编程在火电仿真软件开发中的应用

利用Cmex-S函数实现Matlab与C混合编程，建立火电仿真设备模块，这样大大提高仿真的执行速度及算法安全保密性。使用Cmex-S函数编写模版，用户只需编写S函数的子函数，无需单独编写繁琐的入口子程序．就可编写C语言mex文件，提高了开发效率。实践证明，该方法能有效的用于仿真软件开发，使得复杂动态对象仿真模块简洁高效，还可以起到保护算法安全和知识产权的作用。