【摘 要】
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风力发电机叶片结冰故障直接影响风力发电机的运行安全和发电效率.针对这一问题,提出一种基于一维残差神经网络(1DRes-CNN)的叶片结冰诊断模型,该模型通过风机SCADA数据进行风机叶片结冰故障诊断.首先通过标记标签、数据分割、类间平衡和归一化对SCADA数据进行预处理;然后基于叶片结冰物理机制和XGBoost特征重要性计算选取与叶片结冰最相关的特征;最后利用构建好的1DRes-CNN模型进行叶片结冰诊断、实验结果表明,经过优化选取的特征,相较于SCADA全部特征作为1DRes-CNN模型输入,风叶结冰诊
【机 构】
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辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁 葫芦岛 125105;辽宁工程技术大学 软件学院,辽宁 葫芦岛 125105;中国科学院 海西研究院 泉州装备制造研究所,福建 泉州 362216;中国科学院 海西研
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风力发电机叶片结冰故障直接影响风力发电机的运行安全和发电效率.针对这一问题,提出一种基于一维残差神经网络(1DRes-CNN)的叶片结冰诊断模型,该模型通过风机SCADA数据进行风机叶片结冰故障诊断.首先通过标记标签、数据分割、类间平衡和归一化对SCADA数据进行预处理;然后基于叶片结冰物理机制和XGBoost特征重要性计算选取与叶片结冰最相关的特征;最后利用构建好的1DRes-CNN模型进行叶片结冰诊断、实验结果表明,经过优化选取的特征,相较于SCADA全部特征作为1DRes-CNN模型输入,风叶结冰诊断准确率提升约为7％.此外,与卷积神经网络、支持向量机和随机森林模型相比,该模型具有更高的诊断性能和泛化能力.
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液压管道系统是跨座式单轨车辆滚动振动试验台的重要组成部分,在设计过程中需要对管道的振动特性进行重点分析.为此,基于单向和双向流固耦合的模态分析方法,采用k-ε的湍流模型,对比分析管道在不同分析方法下的固有频率和振型;在双向流固耦合基础上分析流体速度和压强对管道的影响.研究表明:单向流固耦合下管道的固有频率均大于双向流固耦合作用下管道的固有频率,相差率达2％～10％,相同阶次下的振型形态基本一致;流体压强对管道的固有频率的影响比流体速度大,在一定的压强范围内,管道的固有频率随着流体的压强增加而增加,流体的管
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