【摘 要】
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风电装备叶片覆冰严重影响风力发电机组的安全与稳定运行。为准确评估覆冰条件下旋转风电装备叶片覆冰状态,本文研究以旋转风电装备叶片覆冰监测数据为基础,建立了基于隐马尔
【机 构】
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石河子大学机械电气工程学院/农业农村部西北农业装备重点试验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51665052)
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风电装备叶片覆冰严重影响风力发电机组的安全与稳定运行。为准确评估覆冰条件下旋转风电装备叶片覆冰状态,本文研究以旋转风电装备叶片覆冰监测数据为基础,建立了基于隐马尔科夫算法(HMM)和支持向量机算法(SVM)的旋转风电装备叶片覆冰状态评估模型;采用时域和频域方法综合分析旋转风电装备叶片覆冰振动信号,选取频率均方根RMS i、时域峰值XP i、速度V、位移S四个特征量为模型的输入,利用HMM算法将收集到的振动信号进行处理,并与风电装备叶片覆冰各状态进行匹配,将各状态观察序列概率优化后通过SVM分类器进行覆冰状
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