Lanzhou University of Technology Institutional Repository (LUT_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 | |
发表期刊 | 传感器与微系统 |
ISSN | 2096-2436 |
卷号 | 38期号:12页码:148-152 |
摘要 | 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。 |
关键词 | 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 |
收录类别 | CNKI |
语种 | 中文 |
WOS研究方向 | Computer Science |
WOS类目 | COMPUTER SCIENCE INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS |
CSCD记录号 | CSCD:6640018 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/65005 |
专题 | 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 |
作者单位 | 1.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 |
第一作者单位 | 计算机与通信学院 |
第一作者的第一单位 | 计算机与通信学院 |
推荐引用方式 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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