风电机组振动监测中运行工况分类方法研究

【摘要】： 风力发电机组状态监测系统开发中的核心技术是数据处理方法。以往的状态监测产品通常根据一个运行参数来划分风电机组的运行工况,再根据不同运行工况定义监测报警阈值,这导致了当前风电机组状态监测系统在实际使用过程中误报警发生率过高。误报警率高是当前亟需解决的问题。本文采用多个运行参数分类方法来划分风电机组复杂多变的与振动相关的运行工况。定义了误报警率作为运行工况分类方法合理性的评价指标,分别提出基于粗糙集(RS)和支持向量机(SVM)的多参数分类方法来划分风电机组的正常运行工况。我国北方某风电场实际运行数据的计算结果表明：与传统的单参数分类方法相比,基于粗糙集和支持向量机的运行工况分类方法均能明显地降低误报警率。 【关键词】：风电机组 状态监测 报警阈值 粗糙集 支持向量机
【学位授予单位】：华北电力大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TM315
【目录】：

• 中文摘要3
• 英文摘要3-6
• 第一章 引言6-14
• 1.1 课题研究的背景6-7
• 1.2 课题研究的目的和意义7-8
• 1.3 风电机组振动监测的研究现状8-10
• 1.4 粗糙集理论的研究现状10-11
• 1.5 支持向量机理论的研究现状11-12
• 1.6 本文主要研究内容12-14
• 第二章 粗糙集和支持向量机的基本理论14-26
• 2.1 引言14
• 2.2 粗糙集理论14-20
• 2.2.1 粗糙集的基本概念14-17
• 2.2.2 知识约减17-18
• 2.2.3 连续属性的离散化18-20
• 2.2.4 常用的属性约减算法20
• 2.3 支持向量机的分类原理20-25
• 2.3.1 统计学习理论20-23
• 2.3.2 支持向量机的两类分类算法23-24
• 2.3.3 支持向量机的多类分类算法24-25
• 2.4 小结25-26
• 第三章 基于RS和SVM的风电机组运行工况分类方法的计算工具开发26-43
• 3.1 引言26
• 3.2 风电机组数据库的构建26-29
• 3.2.1 风电机组运行数据的预处理26-27
• 3.2.2 数据库管理工具Microsoft SQL Server 2005简介27-28
• 3.2.3 风电机组训练和测试数据表28-29
• 3.3 风电机组运行工况的划分29
• 3.4 基于RS的风电机组运行工况分类方法的计算工具开发29-36
• 3.4.1 Visual C++6.0简介29-30
• 3.4.2 粗糙集分析软件Rosetta简介30
• 3.4.3 粗糙集计算工具DemoRS30-36
• 3.5 基于SVM的风电机组运行工况分类方法的计算工具开发36-42
• 3.5.1 支持向量机分析软件LIBSVM简介36-37
• 3.5.2 支持向量机计算工具DemoSVM37-42
• 3.6 本章小结42-43
• 第四章 风电机组不同运行工况分类方法的误报警率43-53
• 4.1 引言43
• 4.2 误报警率定义43-44
• 4.3 单参数运行工况分类方法的误报警率44-46
• 4.4 基于粗糙集的运行工况分类方法的误报警率46-48
• 4.5 基于支持向量机的运行工况分类方法的误报警率48-51
• 4.6 结果对比分析51
• 4.7 本章小结51-53
• 第五章 结论与展望53-55
• 5.1 论文的结论53
• 5.2 论文的创新点53
• 5.3 课题研究展望53-55
• 参考文献55-58
• 致谢58-59
• 在学期间发表论文和参加科研情况59

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