公开(公告)号：CN116757075A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310705991.2

申请日：2023-06-14

Applicant: 重庆大学

Inventor： 魏善碧 ,  贾康强 ,  潘天乐 ,  陈行 ,  熊世辉 ,  钟晓雨

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F30/23 ,  G06N3/0442 ,  G06F111/10 ,  G06F113/06 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了基于GRU神经网络的风电场模型状态校正方法，主要涉及风电技术领域；包括步骤：S1、对风电场进行空间上和时间上的离散化，定义风场边界和初始化条件；S2、求解模型迭代算法，并定义风场数据模拟值和真实值之差；S3、通过GRU深度神经网络拟合改进模型；本发明在相比高计算成本的高保真CFD模型不显著增加计算量的前提下，使得校正后的模型状态信息更加精确，提高了风场模拟状态值的准确性。

公开(公告)号：CN113435395A

公开(公告)日：2021-09-24

申请号：CN202110790036.4

申请日：2021-07-13

Applicant: 重庆大学

Inventor： 魏善碧 ,  陈行 ,  吴金腾 ,  朱思宁 ,  钟豪 ,  戚俊

IPC: G06K9/00 ,  G06F17/16 ,  G01M1/16

Abstract: 本发明公开了基于自适应卡尔曼滤波器的风轮故障自适应诊断方法，主要涉及风电技术领域；包括步骤：S1、分析不同风轮不平衡故障种类下的塔架振动特征；S2、根据塔架振动特征建立不平衡故障诊断子流程；S3、基于自适应卡尔曼滤波器进行故障诊断；本发明利用自适应卡尔曼滤波器对风机塔架信号进行估计，分离出塔架轴向振动与切向振动的基频与3倍频信号分量，然后利用各分量幅值特征诊断出风轮不平衡故障，实现对风轮不平衡故障快速、准确的诊断。