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多参数模型风电机组叶片结冰监测与预警研究 被引量:4
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作者 刘庆超 郭鹏 +2 位作者 张伟 张银龙 张勇铭 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期402-407,共6页
详细分析叶片结冰对风电机组运行性能和运行参数的影响,采用功率、叶轮转速和环境温度作为监测叶片结冰的变量。采用高斯过程回归分别建立功率模型和叶轮转速模型实现2个参数的实时监测。引入序贯概率比检验方法分析功率和叶轮转速模型... 详细分析叶片结冰对风电机组运行性能和运行参数的影响,采用功率、叶轮转速和环境温度作为监测叶片结冰的变量。采用高斯过程回归分别建立功率模型和叶轮转速模型实现2个参数的实时监测。引入序贯概率比检验方法分析功率和叶轮转速模型的预测残差以发现2个参数在叶片结冰时的异常变化。当风电机组功率异常、叶轮转速异常且环境温度在0℃附近这3个条件同时满足时,发出叶片结冰预警。以云南某高原风场风电机组叶片结冰实际数据为例,验证本文方法的有效性。 展开更多
关键词 风电机组 叶片 状态监测 结冰 多参数模型
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坚持走持续改进和创新之路——中利公司从ISO9000体系到卓越绩效模式的迈进
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作者 张勇铭 《中国质量》 2006年第2期37-39,共3页
中利公司是一家成立于1988年的民营企业,当时的厂名是常熟市唐市电线厂。公司成立之初只有9个人和5000元资金,17年过去了,丑小鸭长成了白天鹅。当时的唐市电线厂经过几次更名,现在变成了中利科技集团,另有5个子公司。如今,整个集... 中利公司是一家成立于1988年的民营企业,当时的厂名是常熟市唐市电线厂。公司成立之初只有9个人和5000元资金,17年过去了,丑小鸭长成了白天鹅。当时的唐市电线厂经过几次更名,现在变成了中利科技集团,另有5个子公司。如今,整个集团已有近1000人,净资产儿个亿,虽然仍位于那个唐市,却已在全国机械行业500强中排上了座次。中利的成功的原因有很多,而重视管理是大家公认的一个原因。 展开更多
关键词 ISO9000体系 公司成立 卓越绩效模式 持续改进 创新 科技集团 民营企业 500强 机械行业 常熟市
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基于前馈预测的电液伺服PID控制系统 被引量:2
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作者 张银龙 田红丹 +2 位作者 魏超 唐梓彭 张勇铭 《发电技术》 2018年第5期466-468,共3页
根据预测控制思想,针对已有的电液伺服调速系统模型,设计了一种基于前馈预测的PID控制系统。该控制系统不依赖对象的精确数学模型,利用预测控制的快速性以及自适应性等特点,通过滚动优化与PID相结合来确定系统当前时刻的控制量。仿真实... 根据预测控制思想,针对已有的电液伺服调速系统模型,设计了一种基于前馈预测的PID控制系统。该控制系统不依赖对象的精确数学模型,利用预测控制的快速性以及自适应性等特点,通过滚动优化与PID相结合来确定系统当前时刻的控制量。仿真实验结果表明,该文建立的新型控制器能够满足现有的电液伺服调速系统的控制性能要求,实现对该系统的快速精确控制。 展开更多
关键词 预测 PID控制 前馈 电液伺服
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光伏组件现场检测技术研究与经验分析 被引量:2
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作者 唐梓彭 魏超 +2 位作者 杨雨 张银龙 张勇铭 《发电与空调》 2016年第3期24-29,共6页
太阳能光伏发电技术的核心部件是光伏组件,其质量与性能也影响着光伏电站运营生命期的发电能力与经济收益。本文针对光伏组件的现场检测技术进行了研究,建立了一套实用性强的质量检测体系,并对现场检测中的常见组件缺陷进行了经验分析。
关键词 光伏组件 现场检测技术 缺陷经验分析
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一种除氧器自动调节排氧浓度装置及其方法研究
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作者 张士龙 刘庆超 +6 位作者 张骏 魏超 冯一铭 杨雨 唐梓彭 张银龙 张勇铭 《发电与空调》 2017年第1期66-68,共3页
提出一种除氧器自动调节排氧浓度装置和方法,开展了除氧器自动调节排氧浓度方法的研究。通过对除氧器排氧浓度等参数的检测,提出合理的除氧器排氧门控制方法,调节除氧器内氧气含量,使排氧含量随机组负荷相应变化,并且克服其余扰动给排... 提出一种除氧器自动调节排氧浓度装置和方法,开展了除氧器自动调节排氧浓度方法的研究。通过对除氧器排氧浓度等参数的检测,提出合理的除氧器排氧门控制方法,调节除氧器内氧气含量,使排氧含量随机组负荷相应变化,并且克服其余扰动给排氧含量带来的影响,以减少机组损失,从而提高机组效率。 展开更多
关键词 除氧器 排氧门 自动调节 控制方法
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面向机械装备健康监测的数据质量保障方法研究 被引量:18
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作者 雷亚国 许学方 +3 位作者 蔡潇 李乃鹏 孔德同 张勇铭 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1-9,共9页
工业"大数据"时代的到来为机械装备健康监测带来了新机遇。然而,由于运行环境异常、人为因素干扰以及采集设备故障等,机械装备健康监测大数据中往往混杂大量与健康状态无关的异常值或缺失值数据,从而造成数据质量下降。监测... 工业"大数据"时代的到来为机械装备健康监测带来了新机遇。然而,由于运行环境异常、人为因素干扰以及采集设备故障等,机械装备健康监测大数据中往往混杂大量与健康状态无关的异常值或缺失值数据,从而造成数据质量下降。监测数据中掺杂的劣质数据容易造成对机械装备健康状态的误判,进而导致运维策略制定不当。为保障数据质量,提出一种机械装备健康监测振动数据恢复的张量分解方法。针对机械装备不同转速的振动数据,构建以转速、时窗、小波尺度和时间为维度的四阶张量,利用Tucker分解从中挖掘蕴含的机械健康状态信息,并通过张量填充对缺失值数据进行恢复。分别采用仿真数据和试验台数据验证了提出方法的有效性,结果表明,与传统数据恢复方法相比,提出方法恢复的数据与真实数据的拟合度更高。将提出方法应用于风电装备监测数据恢复,保障了监测数据的质量。 展开更多
关键词 机械装备健康监测 数据质量保障 数据恢复 缺失值数据 张量分解
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