基于非线性动力学分析的车辆运行状态参数数据特征辨识

考虑到车辆运行状态参数时间序列不仅呈现随机性,有些还呈现混沌特性,因此,有必要对其参数数据特征进行正确辨识,以区分其参数时间序列是随机的还是混沌的。应用延迟坐标状态空间重构和最大李雅普诺夫(Lyapunov)指数法进行了非线性动力学分析,对车辆运行状态参数数据的有效信息进行深层提取。研究结果表明,由G-P算法求解得到的饱和关联维数是非整数,且最大Lyapunov指数大于零,两者综合表征此序列是混沌时间序列。因此,依据辨识结果选择适宜方法进行后继研究更具科学性。

基于无线传感器网络的风力发电机组状态监测系统设计

在监测风力发电机组状态的过程中,对每个获取的数据信息进行比较,导致监测系统的吞吐量难以满足大规模监测条件下的客观需求。因此,该文提出基于无线传感器网络的风力发电机组状态监测系统设计,将针对工业领域的嵌入式应用设备—MYC-J335X-V2核心板以及具有实时传输功能的无线传感器—智能型三相电参数数据综合采集模块作为系统的硬件。在软件设计阶段,为了获取数据具有唯一属性的标签并将其作为传输执行的基础,通过EWMA设置运行状态参数阈值,根据采集结果与其的关系直接确定风力发电机组状态。由测试结果可知,设计系统的吞吐量能够适应实际应用条件并进行适应性调节,满足了风力发电机组状态监测的需求。

10kV真空断路器机械特性及故障诊断方法

故障诊断过程中,针对部分断路器故障不易察觉且难以根据装置显示的参数有效判定的问题,提出10 kV真空断路器机械特性及故障诊断方法。将STC8A8K64D4单片机作为采集装置,借助高速模数转换器,按照1.0 MHz的频率,采集高精度的真空断路器机械信号数据信息,并根据机械状态参数与运行状态参数的关系,计算得到真空断路器的机械特性。在故障诊断阶段,根据机械特性参数的变化情况判断设备是否处于故障状态,并根据机械状态参数与机械特性参数的关系确定故障类型。测试结果表明,设计方法对于不同类型和不同程度的故障诊断十分有效。

基于SVM的压电式能量收集电路故障预测

针对当前压电式能量收集电路故障预测出现的问题,选择将优化型压电式能量收集电路运行状态参数与支持向量机方法联系起来,并对该能量收集电路的故障进行预测。选取线性负载电阻两端的输出电压当作检测对象,将该电压的平均值和纹波值作为电路运行状态参数,使用支持向量机预测方法解决电路故障预测的问题。测试结果表明,利用支持向量机方法对压电式能量收集电路运行状态参数的预测只有不到5%的误差,可以有效地预测压电式能量收集电路未来某一时刻是否发生故障。

风机不同排列方式的出力相关性分析

从系统的角度出发,利用相关性分析的原理,针对风电场中常见的矩形和一字形风机排列方式,基于实际的风场数据,得出相邻风电机组的互相关性以及风机自相关性的一般统计规律。