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特征提取是故障诊断问题的关键,风电机组齿轮箱负载多变,振动数据量大、信息密度低,导致多模态融合诊断方法的特征学习性能和计算成本难以兼顾。为此,提出了基于多模态时频图融合的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先,使用小波包分解算法对齿轮箱振动数据集进行故障特征分析;然后,将所得分解子信号和原始信号分别转化为二维时频图像,形成体现小波域和时频域的互补故障特征;最后,利用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)分别学习图像纹理的深层特征并进行特征融合,训练基于CNN-ViT(vision transformer)的多模态故障诊断模型。以凯斯西储大学齿轮箱轴承数据进行验证,所提模型在变负载和未知故障下,相比其他单模态和多模态方法具有较高的准确率,时频图融合方法能够以较低计算成本实现小波域和时频域双模态的故障特征学习。 相似文献
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含高比例新能源和高比例电力电子设备的电力系统频率调节能力下降,频率安全问题突出。新能源发电设备利用电力电子接口并网,一般采用最大功率点跟踪控制,被认为不响应系统频率变化。但是,双馈风机通过定子回路与电网直接耦合,会在机电耦合与转子回路解耦控制的共同作用下对频率扰动产生复杂的响应。已有研究注意到该特性,但目前还缺乏准确描述双馈风机频率响应过程的模型和对特性机理的深入分析。为此,提出一种不依赖并网点电压信息、可直接集成于电力系统频率响应模型的双馈风机降阶频率响应模型。利用该模型揭示了双馈风机的频率响应机制为锁相环和外环的级联耦合效应,并证明其频率响应不属于惯量响应的范畴。最后,分析了双馈风机对电力系统频率动态的影响。 相似文献
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转子绕组匝间短路是水轮发电机中一种常见的故障,该故障会对转子磁极温度的分布产生影响。以三峡水轮发电机为例,基于传热学理论建立转子磁极三维计算模型,并采用有限元方法对温度场进行求解,得到在励磁绕组匝间短路情况下的磁极温度场。在此基础上,研究了匝间短路位置变化、短路匝数变化以及冷却风参数改变对磁极温度场的影响。通过计算分析得出磁极中部励磁绕组短路对磁极高温区域影响较大等有意义的结论。成果为之后匝间短路应力和短路恶化的研究奠定了基础,也为电机设计者以及相关研究工作提供了一定的参考。 相似文献
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针对齿轮箱振动信号中存在多源混合问题,提出基于时频掩蔽和振动特征的齿轮箱振源分离算法。算法的主要步骤为:首先通过短时傅里叶变换将时域信号转换为时频谱进行分析,通过最佳比率掩蔽获取齿轮啮合频率特征,其次采用寻峰算法获取混合信号中所有频率成分,结合故障频域特征进一步分离故障成分,通过理想比率掩蔽获取齿轮的调制特征,最后运用短时傅里叶逆变换恢复源信号。通过风电传动试验台信号和实际风电现场振动信号对算法进行验证,结果表明,在已知齿轮转速情况下,所提出的算法可以有效分离源信号并提取故障成分。 相似文献
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针对目前用户自主投建储能成本过高和资源利用率不足的问题,可在园区引入共享储能,助力降低园区用户用电成本,并促进分布式可再生能源消纳。为实现共享储能服务商和园区用户的双赢,建立了共享储能服务商主导、园区用户跟随的主从博弈模型。共享储能服务商制定容量价格和功率价格,并利用条件风险价值(conditional value-at-risk,CVaR)评估光伏出力不确定性带来的收益风险;园区用户根据共享储能的价格及自身负荷和光伏出力预测,决策购买的储能容量和充放电功率策略。然后通解。最后,基于多用户多场景的算例,分析储能价格对博弈结果的影响,并对比购买共享储能与配置固定储能、不配置储能的经济性,论证了所提共享储能机制和优化决策模型的有效性。 相似文献
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回归型支持向量机在电机故障诊断中的研究 总被引:3,自引:1,他引:2
通过分析电机故障模式识别的原理,提出应用回归型支持向量机进行电机故障特征学习和分类的方法;从回归型支持向量机的基本原理出发,探讨线性回归与非线性回归两种情形,对其预测能力进行分析得到误差计算公式;在其基础上建立同步电机故障诊断模型并进行仿真,通过电压波形处理前后的对比,能够及时检测到故障的发生并进行识别,从而验证了回归型支持向量机是电机故障诊断在线检测的一种有效方法;但如何把已有的先验知识应用到SVM训练中仍然是一个悬而未决的问题. 相似文献