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多傳感器節(jié)點數(shù)據(jù)融合在風電塔筒監(jiān)測預(yù)警中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2020-09-28 06:29
   風力塔筒是風力發(fā)電裝置的重要受力部件之一。風力塔筒給風輪、機艙以及葉片提供滿足要求的、可靠的穩(wěn)定支撐力,提供安裝、檢修等工作平臺。風電塔筒的正常工作狀態(tài)是風電機組正常發(fā)電的基本保證。風電塔筒的沉降、傾斜、震動等現(xiàn)象會導致風電塔筒倒塌、起火等嚴重事故,殃及人身和財產(chǎn)安全。無人堅守的風電場,無法在第一時間通知管理人員調(diào)度檢修人員在最短時間內(nèi)修復風機設(shè)備,從而給風電場造成巨大損失,甚至造成災(zāi)難性的影響。針對當前風電場對塔筒狀態(tài)監(jiān)測的勞動強度大、費時費力、檢測精度低、不具有預(yù)警功能等缺點。算法方面提出了基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的風電塔筒傾斜沉降監(jiān)測預(yù)警算法,結(jié)合相關(guān)理論對數(shù)據(jù)進行分析。利用加權(quán)均值數(shù)據(jù)融合和置信區(qū)間數(shù)據(jù)校驗的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法對風電塔筒的傾斜、沉降現(xiàn)場多傳感器數(shù)據(jù)進行初步整合,數(shù)據(jù)預(yù)處理的結(jié)果應(yīng)用到基于回歸分析的對數(shù)模型預(yù)測算法中,對已經(jīng)測量的數(shù)據(jù)進行擬合,得到預(yù)測模型。詳細介紹了方法的理論推導過程,并對相關(guān)的算法做了仿真對比,驗證了算法的可行性。通過對數(shù)模型,進而預(yù)測未來時間的風電塔筒傾斜沉降狀態(tài)變化趨勢,當預(yù)測時間內(nèi)傾斜度或沉降量可能超過閾值時,自動發(fā)出警報,通知工作人員迅速啟動維護程序,從而實現(xiàn)預(yù)警的目的。軟件方面設(shè)計了監(jiān)測預(yù)警人機交互界面,實現(xiàn)了對傾斜度和沉降量的直觀展示、曲線生成功能和監(jiān)測預(yù)警功能。該系統(tǒng)具有較高的預(yù)警精確度,具有理論價值和應(yīng)用價值,適合在風力發(fā)電場等相關(guān)場所進行采用。
【學位單位】:東北電力大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2016
【中圖分類】:TM315
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的背景及意義
    1.2 風電機組狀態(tài)監(jiān)測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀和發(fā)展
        1.2.1 國外研究情況
        1.2.2 國內(nèi)研究情況
        1.2.3 風電塔筒狀態(tài)監(jiān)測現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢
    1.3 課題的研究內(nèi)容及論文結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排
第2章 數(shù)據(jù)融合技術(shù)
    2.1 數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究
        2.1.1 數(shù)據(jù)融合定義
        2.1.2 數(shù)據(jù)融合的基本原理
        2.1.3 數(shù)據(jù)融合的功能模型
        2.1.4 數(shù)據(jù)融合的結(jié)構(gòu)
    2.2 數(shù)據(jù)融合分類與主要方法
        2.2.1 基于數(shù)據(jù)級的融合
        2.2.2 基于特征級的融合
        2.2.3 基于決策級的融合
    2.3 數(shù)據(jù)融合預(yù)測技術(shù)研究
    2.4 數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用和存在的問題
        2.4.1 數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用
        2.4.2 數(shù)據(jù)融合存在的問題
    2.5 本章小結(jié)
第3章 風電塔筒傾斜沉降監(jiān)測預(yù)警方法的研究
    3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法模型
        3.1.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合預(yù)處理
        3.1.2 壞值數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.1.3 空值數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.2 預(yù)測方法的基本原理和預(yù)測模型
        3.2.1 預(yù)測方法的基本原理
        3.2.2 預(yù)測方法模型
    3.3 風電機組塔筒數(shù)據(jù)處理
    3.4 算法仿真
        3.4.1 風電機塔筒傾斜數(shù)據(jù)
        3.4.2 風電機塔筒沉降數(shù)據(jù)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 風電塔筒狀態(tài)監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)
    4.1 系統(tǒng)總體設(shè)計方案
        4.1.1 現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集模塊
        4.1.2 網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊
        4.1.3 終端監(jiān)測模塊
    4.2 監(jiān)測系統(tǒng)軟件整體設(shè)計
        4.2.1 系統(tǒng)整體框架設(shè)計
        4.2.2 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)設(shè)計
    4.3 軟件主要模塊的實現(xiàn)
        4.3.1 主頁登錄頁面
        4.3.2 傾斜監(jiān)測預(yù)警模塊
        4.3.3 沉降監(jiān)測預(yù)警模塊
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術(shù)論文
致謝

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本文編號:2828447

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