基于运行参数特征的风力机叶片覆冰诊断方法

• 作者: 刘瑞 封江 张浩 李录平 龚妙
• 来源期刊: 动力工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 状态指标 BP神经网络 叶片覆冰 SCADA系统
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 监测与测量
• 页码范围: 214-219
• 页数: 6页
• 分类号: TK83
• 字数: 3997字
• 语种: 中文

摘要

为更好地解决工程实际中的叶片覆冰问题,通过建立叶片覆冰状态特征参数处理模型,提取出能反映叶片覆冰状态的6种故障特征指标,并将其作为输入,将叶片覆冰状态作为输出,建立风电机组叶片覆冰诊断的BP神经网络模型,利用实际风电机组数据采集与监视控制(SCADA)系统数据构造BP神经网络的训练样本和测试样本.结果 表明:所构建的叶片覆冰诊断模型能准确地诊断出叶片覆冰状态.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李录平	长沙理工大学能源与动力工程学院	147	1376	20.0	29.0
2	封江	长沙理工大学能源与动力工程学院	7	13	2.0	3.0
3	张浩	长沙理工大学能源与动力工程学院	12	46	4.0	6.0
4	刘瑞	长沙理工大学能源与动力工程学院	6	4	1.0	1.0
5	龚妙	长沙理工大学能源与动力工程学院	5	2	1.0	1.0