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基于数据分析的风机叶片故障检测方法研究

叶天泽  
【摘要】:全球经济快速发展的背景下,可持续发展的经济模式不断趋于稳定。风能等绿色能源在国际上得到了越来越多的重视,同时也得到了普遍的应用。风电机组的工作环境一般都非常恶劣,这也使得风电机组的故障发生率较高,而导致故障的原因千差万别。相比于传统方法,利用风电机组的运行数据来检测故障在实施过程和系统稳定性方面都有着诸多优势。然而,通过风电机组运行过程中的监视控制与数据采集(SCADA)数据来对故障进行检测和状态评估,仍然在现场应用中面临着挑战。本文在风机运行SCADA数据的基础上对风机叶片的状态检测和识别进行了如下研究内容:首先,应用随机森林模型对影响风机叶片结冰的SCADA数据特征进行特征约简,接着利用KNN算法中将功率特征转化为功率均方误差特征,实现特征增强。将随机森林约简后的特征和KNN方法强化得到的功率均方误差特征组合在一起,作为全连接神经网络的输入。以云南某风场的运行数据为基础进行实证仿真,得出叶片结冰诊断结果并与多种方法进行对比分析。其次,通过vine-Copula方法对SCADA数据中的各个特征参数与风机叶片结冰状态进行关联性分析,确定特征变量、根节点和关系数,构建高维vine-Copula结构,剔除与叶片结冰状态无直接相关性联系的特征之后,得到最终的vine-Copula模型及相关特征。将筛选后的特征输入LSTM-自编码算法中,利用LSTM-自编码算法的“记忆”功能以及非线性特征提取能力,得出风机叶片结冰状态的评估结果,并与多种方法进行了对比分析。最后,本章提出一种利用自适应随机共振方法和变分模态分解(VMD)对异常声音信号进行模态分解并且提取多层特征的算法。首先采用蚁群算法优化随机共振系统中的关键参数得到自适应随机共振系统,再用其提取异常声音信号中的微弱周期特征信号,再通过VMD分解风机叶片异常声音信号获得多个模态函数,分别计算每一层模态函数的梅尔频率倒谱系数等特征指标,并将它们归一化后拼接成多层特征。将提取的特征作为输入,用深度卷积神经网络实现异常声音识别分类。


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