【摘 要】
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针对大型风力发电机机组中常见的脉动湍流、风机尾流与涡流等湍流信号,研究了利用自然梯度下降的独立分量分析方法的湍流频谱分离效果,以区分中心风速与湍流信号,提高风机机
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.81502839)
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针对大型风力发电机机组中常见的脉动湍流、风机尾流与涡流等湍流信号,研究了利用自然梯度下降的独立分量分析方法的湍流频谱分离效果,以区分中心风速与湍流信号,提高风机机组的综合工作效率。首先分析了风机组中常见湍流信号的后向散射与频谱分布特点,然后依据这些特点设计了对应的独立分量分析模型。在仿真结果符合要求的基础上,进行了双目激光雷达天线的风速采集与实际分离效果检测。实验结果表明,在大气折射率结构常数C2n≤10-14同时广义大气常数α≥4的通常情况下,利用双目信号能够分离出一个湍流中心和一个中心风速。对1 s内
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