【摘 要】
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为了提高风电机组变桨系统故障诊断的准确性,提出一种基于批标准化的堆叠自编码(SAE)网络故障诊断模型.针对SAE网络在特征学习过程出现的梯度硬饱和问题,选用PReLU激活函数,在SAE网络中加入批标准化(BN)层进行优化,通过输出层的Softmax函数,得到变桨系统各部件故障发生概率.以均方误差最小化为目标,采用Adam算法迭代训练数据,使模型参数得到更新.在风电机组变桨系统数据采集与监视控制(SCADA)系统中的数据集中,对优化前后的SAE网络通过改变迭代次数、样本数量进行实验,结果表明,优化后的SAE
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州 730070;甘肃省轨道交通电气自动化工程实验室,兰州 730070;兰州交通大学自动化与电气工程学院,兰州 730070
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为了提高风电机组变桨系统故障诊断的准确性,提出一种基于批标准化的堆叠自编码(SAE)网络故障诊断模型.针对SAE网络在特征学习过程出现的梯度硬饱和问题,选用PReLU激活函数,在SAE网络中加入批标准化(BN)层进行优化,通过输出层的Softmax函数,得到变桨系统各部件故障发生概率.以均方误差最小化为目标,采用Adam算法迭代训练数据,使模型参数得到更新.在风电机组变桨系统数据采集与监视控制(SCADA)系统中的数据集中,对优化前后的SAE网络通过改变迭代次数、样本数量进行实验,结果表明,优化后的SAE网络模型具有更好的识别精度;另外,在不同样本数量的实验中,与其他传统模型相比,优化后的SAE网络模型故障识别率也更高,表明其在风电机组故障诊断领域有一定的应用价值.
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为研究垂直轴风力机风场中机组气动性能受格尼襟翼的影响,采用TSST湍流模型对直线翼垂直轴风力机进行数值模拟研究.结果表明:风场上游风力机组尖速比越大,机组间流体加速效果越显著,使风力机组气动性能高于单风力机;在中低尖速比时,格尼襟翼可有效提升单个风力机气动效率,在尖速比较高时,提升效果并不明显;在风力机组中安装格尼襟翼且可优化上游风力机组尾迹流场并提高机组间流体的加速效果,使下游风力机获得更高的风能利用率;当格尼襟翼风力机组采用交错排布方式时,下游风力机可利用阻塞效应和格尼襟翼的双重优势,叶片平均切向力较
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