山西省科技重大专项(20111101048)
- 作品数：7 被引量：38H指数：4
- 相关作者：王灵梅孟恩隆李其龙李德志刘玉山更多>>
- 相关机构：山西大学太原重型机械集团有限公司大唐山西新能源有限公司更多>>
- 发文基金：山西省科技重大专项更多>>
- 相关领域：电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 次级粘合薄磁的直线平板电磁阻尼器研究被引量：1
- 2015年
- 为了在不改变阻尼器尺寸、形状、永磁体型号以及次级金属板材料的情况下提高阻尼力,提出了一种在次级粘合一块薄磁的方案。以一个典型的直线平板电磁阻尼器为例,利用有限元分析软件,对其气隙磁场、阻尼力以及轭板外环境磁场进行了仿真分析。仿真结果表明,次级粘合薄磁后,其x方向(次级运动方向)的阻尼力显著提高,z方向的平均阻尼力不足x方向的1%。铁磁材料轭板减小了初级永磁体外侧磁阻,降低了阻尼器外部漏磁。同时,铁磁轭板在初级磁场中被磁化,增加了阻尼器边缘磁感应强度,同样有利于提高次级在此处的阻尼力。
- 田俊梅王国枝张学军王灵梅
- 关键词：电磁阻尼器有限元分析涡流阻尼力
- 基于NSGA-II的日前风电最佳接纳能力的研究被引量：3
- 2015年
- 当电网接纳一定规模的风电时,继续增加风电的接纳并不能使全系统的煤耗量和污染物排放量进一步下降。针对这一问题,提出了"日前风电最佳接纳能力"的概念,构建了风电增发带来最大经济效益和环保效益时的风电最佳接纳能力的优化计算模型。将风电能够为电网节约的煤耗量和减排的污染物排放量最大以及电网接纳风电能力最大作为目标,并计及风电的波动性以及系统正负旋转备用容量约束,利用快速非支配排序的多目标遗传算法进行求解。以山西某区域电网为例,验证了文章所提模型和方法的有效性和合理性,符合节能发电调度理念。
- 刘玉山王灵梅韩西贵李宏杰
- 关键词：多目标遗传算法
- 改进小波包联合PNN的风电故障诊断研究被引量：5
- 2014年
- 针对风电机组故障信号的非平稳性以及故障与征兆的非线性映射导致的故障识别困难问题,提出了改进型的节点重构小波包频带能量谱与PNN(概率神经网络)的联合故障诊断新方法。文章深入分析了传统小波包频带错乱的问题,借助傅里叶变换与傅里叶逆变换改进了小波包,消除了小波包频带错乱的缺陷。首次采用改进型小波包提取故障信号特征量作为PNN的输入,然后利用PNN快速准确的非线性映射能力进行故障诊断。最后,采用风力发电机故障试验台的故障轴承的实际数据对所提方法进行验证,结果表明,所提方法可行且有效。
- 申戬林王灵梅孟恩隆郭东杰
- 关键词：风力发电机组小波包能量谱概率神经网络
- 基于小波包-包络样本熵的故障特征提取方法及其应用被引量：6
- 2016年
- 提出一种将小波包分解与包络分析以及样本熵快速算法相结合的特征提取新方法。通过风电机组故障模拟实验台,研究变工况变负载对特征提取的影响,并首次应用到山西省某风电场风电机组轴承故障趋势分析中。通过分析不同风速条件下风电机组轴承振动信号,证明该方法能够有效地反映风机故障发展趋势,为风电机组状态维护决策的制定提供依据。
- 李其龙王灵梅孟恩隆申戬林孟秉贵
- 关键词：风电机组特征提取小波包包络分析
- 基于改进小波包与包络谱的风电机组传动系统的故障诊断方法研究被引量：20
- 2014年
- 针对风力发电机组传动系统故障时特征量提取困难的问题,提出改进的小波包结合包络谱的故障诊断新方法。深入研究小波包频带错乱的问题,对小波包实施改进,消除频带错乱的缺陷。首次将改进的小波包与包络谱结合起来,通过对风机传动系统试验台的齿轮、轴承故障实际数据的深入分析,准确提取出特征量,实现故障的诊断和定位,证实该文提出的方法的准确性和有效性,为风电机组传动系统的故障诊断提供新思路。
- 申戬林王灵梅郭东杰李德志
- 关键词：风电机组故障诊断小波包包络谱
- CFB机组燃烧过程的非线性动态参数预测模型仿真
- 2015年
- 针对循环流化床(CFB)锅炉复杂特性下建模困难的情况,借助神经网络良好的非线性映射能力,利用山西某电厂300MW循环流化床机组的运行数据,研究了锅炉燃烧过程的主要参数关系,建立了给煤对主汽压力以及一、二次风对床温参数的非线性动态辨识模型。仿真结果显示预测与实际值误差较小,说明所建立的模型能反映研究对象的实际运行状况,预测模型可以作为下一步预测控制的基础。
- 尹少平董赛男王灵梅孟恩隆
- 关键词：神经网络床温
- 改进灰色Elman神经网络的风电机组振动特征预测被引量：4
- 2015年
- 提出一种改进的灰色模型与神经网络相结合的预测方法,并首次在风电机组状态预测中应用。该预测方法利用Elman神经网络辅助灰色模型,其中灰色模型进行粗预测,神经网络模型对其修正,然后利用马尔可夫法和等维新息的思想对灰色模型进行改进,最终得到精度更高的灰色神经网络模型。利用某风电场实际振动数据,对灰色模型、改进灰色模型、灰色神经网络、改进灰色神经网络等4种方法进行对比。结果表明,改进的灰色神经网络预测精度最高,证实了所提方法准确有效,为风电机组的预知性维修提供了新思路。
- 李其龙王灵梅申戬林郭东杰
- 关键词：ELMAN神经网络风电机组
