IR
基于多模型PF的风力机桨距系统的故障诊断
曹洁1; 任倩2; 王进花3
2019-12-05
Source Publication传感器与微系统
ISSN2096-2436
Volume38Issue:12Pages:148-152
Abstract针对风力机桨距系统建模不精确导致的故障分离不准确的问题,提出了一种J散度与多模型结合的故障分离方法。首先在风力机桨距系统多故障模型的基础上,通过粒子滤波(PF)对风力机桨距系统的状态进行估计;然后引入一个带宽系数对自适应阈值进行优化,以提高桨距系统故障检测的实时性和精确性;最后计算实际系统输出与每个故障模型输出的J散度,判断故障类型,提高故障分离的准确性。研究结果表明:该方法明显提高了桨距系统故障诊断的准确性,同时减少了计算时间。
Keyword风力机 桨距系统 故障诊断 多模型 粒子滤波 自适应阈值 J散度
Indexed ByCNKI
Language中文
WOS Research AreaComputer Science
WOS SubjectCOMPUTER SCIENCE INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
CSCD IDCSCD:6640018
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/65005
Collection兰州理工大学
电气工程与信息工程学院
计算机与通信学院
Affiliation1.兰州理工大学计算机与通信学院;;兰州理工大学电气工程与信息工程学院, ;;, 兰州;;兰州, 甘肃;;甘肃 730050;;730050, 中国
2.兰州理工大学计算机与通信学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
3.兰州理工大学电气工程与信息工程学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
First Author AffilicationColl Comp & Commun
First Signature AffilicationColl Comp & Commun
Recommended Citation
GB/T 7714
曹洁,任倩,王进花. 基于多模型PF的风力机桨距系统的故障诊断[J]. 传感器与微系统,2019,38(12):148-152.
APA 曹洁,任倩,&王进花.(2019).基于多模型PF的风力机桨距系统的故障诊断.传感器与微系统,38(12),148-152.
MLA 曹洁,et al."基于多模型PF的风力机桨距系统的故障诊断".传感器与微系统 38.12(2019):148-152.
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