摘要
本文主要对风机叶片的原理进行了分析,并从风机的硬件系统和软件系统出发,提出了一些建议。
出处
《内蒙古科技与经济》
2018年第2期99-99,共1页
Inner Mongolia Science Technology & Economy
二级参考文献24
-
1杜春梅,代长明,刘继文,洪斌.风机叶片监测研究[J].河北建筑工程学院学报,2012,30(4):58-60. 被引量:4
-
2MARQUEZ F P G,TOBIAS A M,PEREZ J M P,et al. Condition monitoring of wind turbines:techniques and methods[J]. Renewable Energy, 2012,46 : 169-178.
-
3AZARIAN M H,KUMAR R S R,PATIL N,et al. Applications of health monitoring to wind turbines[C]//Proceedings of the 24th International Congress on Condition Monitoring and Diagnostics En- gineering Management. Stavanger,Norway:Springer,2011:304-313.
-
4HAMEED Z,HONG Y S,CHO Y M,et al. Condition monitoring and fault detection of wind turbines and related algorithms:a review[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews,2009,13( 1 ):1-39.
-
5MIAO Qiang,MAKIS V. Condition monitoring and classification of rotating machinery using wavelets and hidden Markov mo- dels[J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2007,21 (2) :840-855.
-
6OCAK H,LOPARO K A. A new bearing fault detection and diagnosis scheme based on hidden Markov modeling of vibra- tion signals[C]//IEEE ICASSP 2001. [S.l.] :IEEE,2001:3141- 3144.
-
7BASSEVILLE M,BENVENISTE A,GACH-DEVAUCHELLE B,et al. In situ damage monitoring in vibration mechanics:diagnos- tics and predictive maintenance[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 1993,7(5) :401-423.
-
8BASSEVILLE M,ABDELGHANI M,BENVENISTE A. Subspace- based fault detection algorithms for vibration monitoring [J]. Automatica, 2000,36 ( 1 ) : 101-109.
-
9PEETERS B,de ROECK G,POLLET T,et al. Stochastic subspace techniques applied to parameter identification of civil engineering structures[C]//Proceedings of New Advances in Modal Synthesis of Large Structure:Non-linear,Damped and Non-deterministic Cases. Lyon ,France: [s.n.], 1995 : 151-162.
-
10CORTELETTI R,BARROS P R,LIMA A M N. Parameters estima- tion of induction motor subspace methods[C]//IEEE Inter- national Symposium on Industrial Electronics. [S.I.] :IEEE, 2003 : 667-671.
共引文献25
-
1王炜超,袁逸萍,孙文磊,赵琴,樊盼盼,贾依达尔·热孜别克.融合SCADA数据的风电机组齿轮箱状态评估[J].机械科学与技术,2020,0(2):201-206. 被引量:10
-
2贾锋,王瑞明,李征,蔡旭,高强,张琛.电网故障下风电机组轴系扭振抑制方法[J].电力自动化设备,2015,35(10):74-80. 被引量:11
-
3方瑞明,江顺辉,尚荣艳,王黎.采用趋势状态分析的风机齿轮箱状态在线评估云模型[J].华侨大学学报(自然科学版),2016,37(1):32-37. 被引量:1
-
4孙丽玲,房丹.定子匝间故障的双馈风力发电机组的建模与低电压穿越分析[J].电力自动化设备,2016,36(11):82-87. 被引量:9
-
5刘敬智,宋鹏,白恺,姚万业,杨伟新.风力发电机组故障预测技术研究[J].华北电力技术,2016(12):49-54. 被引量:5
-
6赵洪山,李浪.基于MCKD-EMD的风电机组轴承早期故障诊断方法[J].电力自动化设备,2017,37(2):29-36. 被引量:28
-
7翟珊珊,段婕.区域物流产业满足用户需求预测仿真[J].计算机仿真,2017,34(4):436-439. 被引量:5
-
8周湶,徐清鹏,李剑,王慕宾,相晨萌.融合集对分析和证据理论的风电机组运行状态评估[J].电力自动化设备,2017,37(7):38-45. 被引量:22
-
9刘辉海,赵星宇,赵洪山,宋鹏,邓春.基于深度自编码网络模型的风电机组齿轮箱故障检测[J].电工技术学报,2017,32(17):156-163. 被引量:49
-
10李浪,刘辉海,赵洪山.风力发电机振动监测与故障诊断方法综述[J].电网与清洁能源,2017,33(8):94-100. 被引量:11
同被引文献7
-
1刘晓波,林家国,王依.基于小波包分析的风机叶片裂纹故障识别研究[J].机床与液压,2007,35(9):241-243. 被引量:6
-
2张保钦,雷保珍,赵林惠,李世刚,郑业明.风机叶片故障预测的振动方法研究[J].电子测量与仪器学报,2014,28(3):285-291. 被引量:34
-
3李宁波,闫涛,李乃鹏,孔德同,刘庆超,雷亚国.基于SCADA数据的风机叶片结冰检测方法[J].发电技术,2018,39(1):58-62. 被引量:19
-
4池昊,彭成,贺婧,王松松,李凤娟.基于SCADA数据的风机叶片结冰短期预测方法[J].信息与电脑,2019,31(4):61-65. 被引量:5
-
5刘娟,黄细霞,刘晓丽.基于栈式自编码网络的风机叶片结冰预测[J].计算机应用,2019,39(5):1547-1550. 被引量:14
-
6贺斌,贾建华,赵峰,宋嵘.无人机在风机叶片检测中的应用[J].电工技术,2019,0(13):64-65. 被引量:10
-
7顾晓东,唐丹宏,黄晓华.基于深度学习的电网巡检图像缺陷检测与识别[J].电力系统保护与控制,2021,49(5):91-97. 被引量:60
-
1祁增慧,钱斌,邹欣,范永胜,马建兵.风力发电机叶片结冰诊断系统的设计与实现[J].可再生能源,2018,36(3):461-466. 被引量:7
-
2张金波,石可重,徐建中.改进风电叶片疲劳试验力矩等效配重优化方法[J].工程热物理学报,2018,39(3):526-533. 被引量:4
-
3张斌,滕新科,李亮,万军.扫路机专用风机内部气固两相流场仿真分析[J].机电工程,2018,35(3):246-250. 被引量:2