基于状态空间模型的大型风力机运行模态及不确定性分析

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随着叶片更长和塔架更高的发展趋势,长期处于恶劣环境下运行的大型风力机因振动问题引起的故障甚至倒塔现象日益突出,这给风电行业的可持续发展带来极大的风险.风轮运转时风机振动带有明显的气动阻尼和周期性成分,准确获取风力机在运行中的动力特性非常重要.此外,由于测量误差、建模误差、信号时长等不确定性因素,模态参数估计的准确程度也是安全性能评估的关键因素.全文采用随机状态空间模型和极大似然估计的方法,研究带有谐波影响的风力机运行模态和不确定性分析,通过最大期望(EM)算法求解极大似然估计和克拉美罗下界(CRB)近似模态参数的不确定性水平.以某一在役大型风力机为例,比较分析了风机塔架不同方向模态参数的差异性,以及不同工况下模态参数及不确定性的变化.
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利用印刷电路板(PCB)残片图像的字符检索完整PCB图像,是解决PCB残片溯源难题的一种有效方法;为此,提出了一种高性能的PCB图像字符检测方法.基于残差网络结构实现特征金字塔的提取,设计双检测头进行字符区域预测,引入结构相似性损失函数优化网络;设计了一种适合PCB图像的字符区域热力图标签生成算法以训练网络;采用多种数据增强、多尺度检测等策略提高字符检测性能.在自建PCB图像数据集上进行测试,该方法的字符检测精准率为95.6%、召回率为92.4%;特别是综合指标Fl为93.6%,优于对比方法,证明了针对P
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