朱霄珣
- 作品数：84 被引量：308H指数：10
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- 相关领域：动力工程及工程热物理电气工程机械工程自动化与计算机技术更多>>
- 考虑风切变影响的三维尾流模型风场实验
- 2023年
- 针对目前风力机尾流模型只能描述远尾流区域的尾流分布而忽略了近尾流区域的尾流特征的问题,基于双高斯函数,利用流量守恒定理并通过旋转修正推导了一个新的三维尾流模型。该尾流模型考虑了风切变的影响,并且能够描述近尾流区域以及远尾流区域的三维尾流分布特征。采用两台地基扫描激光雷达进行了风场实验,实验数据表明水平方向的近尾流分布类似于对称双高斯形、远尾流区域类似于对称高斯形,而垂直方向由于受到风切变的影响,在近尾流区域尾流分布类似非对称双高斯形、远尾流区域分布类似非对称高斯形。利用实测数据对三维尾流模型预测的水平剖面以及垂直剖面进行了对比验证,验证结果表明三维尾流模型的预测曲线和实验数据吻合良好,其平均相对误差大部分都在5%以内。新提出的三维尾流模型能够较好地预测风力机下游的整个尾流区域的空间分布,可为风电场的布局提供优化方案。
- 张绍海高晓霞朱霄珣王瑜王喜
- 关键词：风切变激光雷达
- 基于支持向量机的水泵特性数据挖掘研究被引量：1
- 2014年
- 针对水泵扬程数据测量的有限性,并根据支持向量机能够很好地处理小样本事件能力的特点,提出了基于支持向量机的水泵数据挖掘方法。该方法旨在最有限的测量数据情况下挖掘出测量数据中间点的数据,从而绘制出最接近真实的流量—扬程曲线图。数据挖掘后形成的曲线图与一般的样本图的趋势相比较,支持向量机的数据挖掘模型好于神经网络法。
- 丁凯柳兵冯林平张金会朱霄珣
- 关键词：SVM数据挖掘水泵
- 一种水平轴风力机三维全尾流模型的建立方法
- 本发明涉及风场数据分析技术领域，具体而言，涉及一种水平轴风力机三维全尾流模型的建立方法，该方法的步骤包括：获取风场数据，基于预设的Jensen尾流模型、双高斯函数以及质量守恒算法对风场数据进行计算，得到初始垂直高度全尾流...
- 高晓霞张绍海朱霄珣王瑜李鲁青
- 一种尾流风况下的风力机时变气动特性计算方法
- 本发明公开了一种尾流风况下的风力机时变气动特性计算方法，解决了在不均匀尾流场下便捷快速计算风力机时变气动特性的问题。该方法的步骤为：首先使用三维Jensen‑Gaussian(3DJG)尾流模型获取尾流风速，再使用改进的...
- 高晓霞周鲲程朱霄珣赵乾升龚晓宇王瑜
- 基于HVD的振动故障诊断方法研究被引量：4
- 2016年
- 由于旋转机械振动信号具有非线性、非平稳性,为了准确诊断故障,介绍了一种基于希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)的振动信号时频分析方法,并在此基础提出了HVD边际谱和时频三维谱用于振动信号的进一步分析。通过与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法对比发现,HVD方法克服了模态混叠和幅值失真缺陷,具有更高的分解精度,而且其边际谱和时频三维谱更加清晰地展示出信号各频率的变化情况。对仿真信号及转子实际振动信号进行实验研究,清晰地展现了故障特征,取得了良好的分析效果,证明了HVD方法及其边际谱、三维谱在处理非线性、非平稳问题上的有效性。
- 朱霄珣徐搏超焦宏超韩中合
- 关键词：旋转机械故障诊断
- 遗传算法对SVR风速预测模型的多参数优化被引量：36
- 2017年
- 实验分析发现:通过相空间重构法求出的嵌入维数E和时间延迟τ往往不是支持向量回归机(SVR)预测模型的最优参数。针对此问题,建立了一种基于遗传算法(GA)的多参数同步优化的SVR预测方法。利用GA方法对E、τ和SVR模型中的惩罚因子C、核函数宽度γ进行同步优化获得全局最优解,建立SVR风速预测模型。对比单纯优化C、γ的模型,以2组风速数据为例进行实验研究,建立的模型预测误差约为6.56%和7.74%。而对比模型的误差为12.00%和9.30%。这一结果表明,同时对E、τ、C、γ进行优化的模型相对于单纯优化C、γ的模型,预测精确度大大提高。
- 朱霄珣徐搏超焦宏超韩中合
- 关键词：遗传算法支持向量机风速预测
- 基于小波变换的支持向量回归机振动数据短期预测被引量：2
- 2011年
- 支持向量回归机(SVR)是数据挖掘方面一种较好的方法。但对于包含多频率成分的非平稳信号的预测,其运算精度不是十分理想。对此,提出基于小波变换的支持向量回归机振动数据短期预测方法。该方法首先利用小波变换(WT)将非平稳信号分解成若干平稳的频率成分;然后对各个频率成分进行回归运算,得到各频率成分的预测结果;最后对各个成分的预测结果求和,最终得到原信号的预测结果。还对影响预测精度的小波函数进行了分析比较,最终实现了振动信号的准确预测。
- 杨晓红杨晓静朱霄珣
- 关键词：支持向量回归机小波变换
- 基于KL-HVD的转子振动故障诊断方法研究被引量：8
- 2018年
- 希尔伯特振动分解(Hilbert Vibration Decomposition,HVD)由于其虚假分量问题,严重制约了其在实际故障诊断中的应用。针对该问题,引入信息论中的K-L散度概念,提出了基于K-L散度的HVD虚假分量识别方法(KL-HVD)。KL-HVD将HVD分量视作概率分布各不相同的信号,并且认为真实分量与原信号的概率分布较为相近。该方法在原HVD方法基础上,计算HVD各分量与原信号的K-L散度值,对分量的虚假性进行量化。由于真假分量之间具有较大的差异性,选用高斯混合模型对这些分量进行聚类,自动区分出虚假分量并予以去除。此外,分别利用互信息及相关系数方法对虚假分量问题进行研究。并将三种方法应用于转子振动问题分析,结果显示三者中KL-HVD方法能够更有效地识别虚假分量,更清晰地提取出故障的时频特征。
- 朱霄珣周沛苑一鸣徐博超韩中合
- 关键词：高斯混合模型振动故障诊断
- 一种水轮机座环导叶装配定位装置
- 本实用新型公开了一种水轮机座环导叶装配定位装置，一种水轮机座环导叶装配定位装置，包括由多个弧形板依次首尾拼接组成的定位环，所述水轮机的座环内侧固定连接有底环和顶盖，底环和顶盖之间均匀设置有多个导叶，导叶的底端通过底轴与底...
- 苏海鹏朱霄珣王巧珍
- 基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型研究被引量：16
- 2016年
- 为了提高短期风速预测的精度,减小风力发电接入对电力系统的安全和稳定运行带来的影响,提出基于最大熵混沌时间序列的支持向量机短期风速预测模型。该模型将最大熵原理引入到混沌时间序列样本选择过程中,针对风速混沌时间序列建模,并采用贝叶斯框架下的最小二乘支持向量机对风速进行短期预测。仿真实验结果表明,该预测模型能有效提高短期风速预测的精度。
- 杨薛明边继飞朱霄珣韩中合
- 关键词：短期风速预测混沌时间序列最大熵最小二乘支持向量机
