风力机叶片健康状态监测及预警研究

作     者：余建国 欧阳丁杰 YU Jian-guo;OUYANG Ding-jie

作者机构：江西理工大学机电工程学院赣州341000 

基　　金：江西省高校人文社会科学研究项目(GL1544) 

出 版 物：《制造业自动化》 (Manufacturing Automation)

年 卷 期：2023年第45卷第2期

页      码：74-77页

摘      要：随着风电产业的迅速发展,风机装机容量逐渐增加,叶片的长度也随之增长,所以风电机组产生故障的机率越来越大。因此,对风力机叶片进行健康状态监测及预警研究,在叶片发生故障前进行处理。首先,提取叶片正常和异常状态下的特征参数,利用BP神经网络建立叶片健康状态预测模型,其次,采用Power Designer建模软件建立系统物理数据模型,并对系统架构进行设计,最后,将训练好的神经网络模型,运用在风机叶片健康状态监测及预警平台中,对叶片进行实时监测并预测叶片未来时刻的运行状态,提高风机叶片健康状态监测及预警的信息化水平。

主 题 词：风力机叶片 BP神经网络 Power Designer 状态预测 系统开发 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1009-0134.2023.02.015

馆 藏 号：203118541...