基于卡尔曼滤波算法的风电机组塔顶位移监测方法

• 作者: 卓沛骏 曹梦楠 王瑞良 罗勇水 艾真伟
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 风电机组 塔顶位移监测 倾角传感器 陀螺仪 卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 120-124
• 页数: 5页
• 分类号: TH113.1|TK83
• 字数: 3965字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2020.04.022

摘要

针对风电机组塔顶位移在线监测问题,提出一种基于卡尔曼滤波算法的传感器信号融合方案.首先,建立用于塔顶转角测量的传感器迭代数学模型.然后,针对模型中传感器误差参数难以估计的问题,自行搭建实验平台优化模型参数,有效提高塔顶转角测量精度.在此基础上,通过仿真获取不同风速条件下塔顶位移与转角的线性关系,实现从塔顶转角到塔顶位移的转换.现场测试结果表明,基于该方法对塔顶位移监测的结果与仿真结果一致性高,且在额定风速区域机组塔顶位移达到最大,符合实际情况.该方案成本低廉,具备较高的工程应用价值,可为高耸结构姿态测量提供新的思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卓沛骏		3	3	1.0	1.0
3	罗勇水		10	17	3.0	4.0
9	曹梦楠		1	0	0.0	0.0
13	艾真伟		1	0	0.0	0.0