电网技术

2011, v.35;No.329(04) 117-122

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基于支持向量机和多源信息的直驱风力发电机组故障诊断
Direct-Drive Wind Turbine Fault Diagnosis Based on Support Vector Machine and Multi-Source Information

安学利;赵明浩;蒋东翔;李少华;

摘要(Abstract):

提出了一种综合考虑风速、转速以及主轴水平方向和垂直方向振动的时域特征参数、频域特征参数等多源信息的基于支持向量机(support vector machine,SVM)的直驱风力发电机组故障诊断方法。对直驱风电机组正常状态、风轮质量不平衡、风轮气动不平衡、偏航和断叶片等5种状态进行实验分析,研究不同状态下的机组特征。根据实验分析结论,将风电机组主轴水平方向、垂直方向振动的时域参数、频域参数以及风速、转速选为描述机组运行状态的特征参数,对机组进行故障识别。将风电机组5种状态下的特征参数作为学习样本,在SVM中训练,建立不同特征的参数向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。根据风电机组不同故障的实验数据,对考虑多源信息的故障模型进行应用检验。结果表明,该方法简单有效,具有很好的故障识别能力和良好的鲁棒性,适合直驱风电机组故障诊断,同时可以满足在线故障诊断的要求。

关键词(KeyWords): 直驱风力发电机组;故障实验;多源信息;支持向量机;故障诊断

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2007CB210304);; 中国博士后科学基金资助项目(20090460273)~~

作者(Author): 安学利;赵明浩;蒋东翔;李少华;

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参考文献(References):

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