风电机组的CMS(Condition Monitoring System,状态监测系统)收集的振动信号中包含的噪声主要来源

本文详细探讨了风电机组状态监测系统中收集的振动信号中的噪声来源,包括机械噪声(齿轮箱、轴承、电机)、空气动力噪声、塔身结构噪声以及其他系统噪声,强调了风速对空气动力噪声的影响。

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风电机组的CMS(Condition Monitoring System,状态监测系统)收集的振动信号中包含的噪声主要来源于风电机组在运行过程中的各种机械部件和环境因素。具体来说,这些噪声主要包括:

  1. 机械噪声及结构噪声

    • 齿轮箱噪声:啮合的齿轮在运转过程中产生相互振动和摩擦,通过固体结构辐射出噪声。
    • 轴承噪声:轴承内相对运动元件之间的撞击及摩擦所引起的振动辐射出噪声。
    • 电机噪声:不平衡的电磁力会引起电机电磁振动,并通过固体结构辐射电磁噪声。
    • 周期作用力激发的噪声:由转动轴等旋转机械部件产生周期作用力而引起的噪声。
  2. 空气动力噪声:这是由叶片与空气之间的相互作用产生的噪声,其大小与风速相关,风速越大,空气动力噪声越大。这种噪声通常是风电机组辐射噪声的主要组成部分。

  3. 塔身结构噪声:风力发电机的塔身结构支撑着风轮和发电机,当风力发电机运转时,风通过塔身时也会引起一些噪音,特别是在风速较大时。

  4. 其他系统噪声:例如刹车系统在维护和控制风力发电机运行时的操作噪声,以及电气设备如逆变器和控制系统在运行时产生的噪声。

### 使用BP神经网络进行风电机组故障检测 #### 方法概述 BP神经网络作为一种强大的机器学习工具,适用于处理复杂的非线性映射问题。对于风电机组故障检测而言,BP神经网络可以通过构建输入输出模式来实现对设备状态的有效监测和诊断。具体来说,通过收集风电机组运行过程中产生的各种传感器数据作为输入变量,如振动信号、温度变化、转速波动等,并以是否存在特定类型的故障作为输出标签。 #### 数据预处理阶段 在实际应用之前,需要先完成必要的数据清洗工作,去除异常值以及填补缺失的数据点。接着是对原始时间序列做标准化变换或归一化操作,确保不同物理量级之间不会因为数值差异过大而导致模型训练困难。此外还需要考虑特征提取环节,比如从时域统计特性到频谱分析等多个角度挖掘潜在有用的信息[^1]。 #### 构建与训练BP神经网络模型 基于上述准备好的高质量样本集,接下来就是设计合理的网络架构了——确定合适的隐藏层数目及其节点数量;选取恰当的激活函数形式(Sigmoid/ReLU/Tanh)。之后便可以利用反向传播机制不断调整权重矩阵直至达到预期性能指标为止。值得注意的是,在此期间应当采取措施防止过拟合现象的发生,例如引入正则项约束或者采用交叉验证技术评估泛化能力[^3]。 ```python import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense # 假设X_train为训练集特征,Y_train为目标标签; X_test为测试集特征 scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) model = Sequential([ Dense(64, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu'), Dense(32, activation='relu'), Dense(1, activation='sigmoid') ]) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train_scaled, Y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2) ``` #### 应用实例说明 某风电场针对其拥有的多台风力发电机组展开了基于BPNN的状态监控项目实践。技术人员采集到了长达半年以上的实时工况记录文件,涵盖了正常运转时期以及已知发生过的几次典型事故场景下的全部测量参数。经过前期精心挑选后的有效观测值被划分为两大部分:一部分用来指导算法迭代优化过程中的参数寻优作业;另一部分留作最后检验整体效果好坏的标准参照物。实验结果显示该方案不仅能够在较短时间内成功捕捉到绝大多数早期预警征兆,而且误报率也保持在一个较低水平之上,证明了这一思路具备良好的实用价值和发展前景[^5]。
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