基于分形维数的聚类融合算法

对基于分形维数的聚类融合算法进行了研究。首先介绍分形维数聚类算法,产生聚类成员;然后利用投票法进行聚类融合;最后简单介绍了云计算环境下分布式聚类融合思想。基于分形维数的聚类融合算法比单一分形维数聚类算法得到的聚类结果更好,具有更好的鲁棒性。在分形维数聚类算法中,结合网格聚类与单一分形聚类的优点,提出了基于网格和分形维数的聚类算法,它可以发现任意形状且距离非邻近的聚类,适合于海量﹑高维数据。     

基于互信息和分形维数相结合的选择性聚类融合算法研究

针对传统聚类融合算法不能消除劣质聚类成员的干扰,以及聚类准确性不高等问题,提出一种基于分形维数的选择性聚类融合算法.该算法实现增量式聚类,能够发现任意形状的聚类.通过基于互信息计算权值的选择策略,选取部分优质聚类成员,再利用加权共协矩阵实现融合,获得最终的聚类结果.实验证明,与传统聚类融合算法相比,该算法提高了聚类质量,具有较好的扩展性.     

风浪扰动下海上风电机组塔架载荷与输出功率的协同优化控制

风浪扰动导致海上风电机组响应特性复杂,控制器需要综合处理多种外源扰动。此外,气动力造成风轮旋转与塔架运动的耦合作用,增加了变桨控制器设计的难度。首先,通过动力学分析建立合适的海上风电机组低阶数学模型。然后针对风浪扰动,提出了随机干扰调节控制器(SDAC)。最后协同输出功率控制与塔架载荷控制,设计含线性二次型调节器的变桨控制器。基于GH Bladed软件的仿真结果表明,相较于传统控制器,SDAC能够优化机组输出功率波动,降低塔架载荷,实现塔架载荷与输出功率的协同优化。     

云计算环境下基于分形的聚类融合算法研究

传统的聚类算法不适用于处理海量和高维数据。针对云计算环境下,利用集群系统的并行计算能力,实现海量数据的聚类问题,给出了云计算环境下基于分形维数的聚类融合算法。该算法首先对基于分形维数的聚类算法进行改进,使之更适用于并行计算,其产生聚类作为初始聚类成员;再结合投票算法的融合策略实现融合。最后,对基于分形维数的聚类融合算法在云计算环境下实现并行计算。通过在UCI数据集上的对比实验来验证该算法的有效性。     

风轮不平衡载荷下超大型风电机组叶片颤振极限研究

以IEA Wind 15 MW参考风电机组为研究对象,基于非线性时域气弹耦合分析工具,研究风剪切、偏航入流、质量不平衡3种不平衡载荷单一或共同作用时,超大型风电机组叶片的颤振极限。结果表明,单一不平衡载荷作用时,风剪切和±15°以内的偏航角会增大临界颤振速度,而质量不平衡会降低临界颤振速度,且质量偏重时颤振速度下降更加明显。3种不平衡载荷共同作用时,临界颤振速度的最大值和最小值都出现在剪切系数为0.3时;最大值总是在偏航角为非负值时取得,最小值在偏航角为-20°时取得;质量不平衡对临界颤振速度的影响与其单一作用时的规律一致。因此,在进行气弹稳定性分析时,应考虑多种风轮不平衡载荷共同作用,尤其是叶片质量偏重和偏航角度为-20°时这种最不利的情况。     

基于正交设计的大型海上风电齿轮箱多级螺旋角优选研究

以某5 MW海上风电机组两级行星一级平行齿轮箱为研究对象,建立以其第一、二、三级齿轮螺旋角（A、B、C）为三自变量因素,以5°、8°、11°、15°为四离散水平的16组正交试验方案,基于Simpack软件完成对应方案的虚拟样机建模及动力学仿真,对各因素各水平下的均载特性、振动特性进行评估,对正交试验结果的有效性进行验证。研究结果表明：行星级的均载特性主要与该级螺旋角有关,同时受螺旋角影响,一般情况下,螺旋角越大,均载特性越好;影响高速输出轴后轴承位置振动的主要因素为第三级齿轮螺旋角,且当C在8°附近时,振动信号较小。研究结果可为大型海上风电机组齿轮螺旋角精细化设计提供理论支撑。     

超大型风电机组叶片颤振分析及参数灵敏度研究

以IEA 15 MW参考风电机组为研究对象，基于修正的极坐标网格叶素动量理论与Timoshenko梁模型，建立叶片气弹耦合分析模型，综合时域和频域方法，分析超大型风电机组叶片失控状态下的气弹稳定性。结果表明，叶片发生颤振失稳，临界颤振速度为13.06 r/min，颤振频率为3.68 Hz，颤振模态主导振型为三阶向前挥舞模态伴随一阶向前扭转模态。此外，定量分析临界颤振速度对于空气密度、叶片质量、截面重心、挥舞刚度和扭转刚度变化的灵敏度。分析表明，扭转刚度是影响临界颤振速度的主导因素，通过减少叶片质量和前移截面重心，增大挥舞刚度和扭转刚度，可提高颤振裕度。采用高空气密度的设计条件，可获得更保守的设计额定转速。