一种传感器数据异常的连续判别方法

    公开(公告)号:CN110849404B

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN201911129411.X

    申请日:2019-11-18

    IPC分类号: G01D18/00 G06F17/18

    摘要: 本发明公开了一种传感器数据异常的连续判别方法,属于检测技术领域。能够从在线采集到的传感器信号本身中,发现信号消失、保持不变或超出上下限等规则判别不出的无法测量被测目标的故障,以得到真实监测数据,本方法采用步步更新、以更接近全局的标准来判断的方法,利用SPC方法成熟的技术和工具,不需要依赖其它参考标准,从而能够及时、有效地判别出传感器故障并报警,进行设备停机、传感器维修或更换,保证被测目标的受控、安全等需求,避免因故障所造成的生产失控、设备故障等损失。

    一种湍流功率曲线的标准化修正方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN111828247B

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN202010738975.X

    申请日:2020-07-28

    IPC分类号: G06F17/10 F03D7/00

    摘要: 本发明公开了一种湍流功率曲线的标准化修正方法、系统及装置,根据多个湍流强度的参考功率曲线,获取待修正湍流强度和指定修正湍流强度的相应功率,获取一段实际数据,按要求计算得到其均值或标准差,并进行其他修正,得到待标准化的数据,基于所述待标准化数据,基于有限条典型湍流条件下的功率曲线,根据正态分布均值特性与标准差特性计算获取的给定数据的权重,采用权重法得到不同湍流强度下的功率关系,根据所述功率关系将待修正湍流强度下功率标准化成指定湍流强度的功率,能提高功率曲线的可比性;进而提高实测功率曲线与风机参考功率曲线的符合度,更客观的评价风机出力效果,减少相关纠纷。

    一种风电机组高度测量方法

    公开(公告)号:CN112682270A

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN202011523504.3

    申请日:2020-12-21

    IPC分类号: F03D17/00 F03D80/40

    摘要: 本发明公开了一种风电机组高度测量方法,步骤1,依据风电机组的初始外形数据构建检测风电机组的参考点云数据,并预设风电机组模型高度值;步骤2,无人机竖直起飞上升,无人机上的激光雷达在上升过程中对风电机组进行扫描获取点云数据;步骤3,以风电机组的塔筒底部中心点作为原点建立坐标系,将步骤1的参考点云数据和步骤2的点云数据进行ICP匹配计算,获得匹配度数值;步骤4,将步骤3获得的匹配度数值与预设的匹配度阈值进行比较,当匹配度数值大于或等于匹配度阈值时,将匹配度数值对应的步骤2中点云数据的竖直方向高度作为风电机组的实际高度,得到风电机组的高度值。能够快速测量获取风电机组的准确高度。

    一种风力发电机叶片动态巡检系统及方法

    公开(公告)号:CN112581648A

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN202011523492.4

    申请日:2020-12-21

    IPC分类号: G07C1/20

    摘要: 本发明公开了一种风力发电机叶片动态巡检系统及方法,系统包括机载故障识别系统、无人机控制系统、无人机起降装置、数据处理系统、无人机和移动车辆;机载故障识别系统包括动态定位装置和图像采集装置,所述机载故障识别系统设置在无人机,图像采集装置和动态定位装置对风力发电机组叶片进行图像实时动态数据采集;所述机载故障识别系统与数据处理系统交互连接;无人机控制系统和无人机起降装置均设置在移动车辆上,无人机控制系统与无人机交互连接。通过设置动态定位装置和图像采集装置在风电机组不停机的状态下,对风电机组的叶片进行图像采集,能够准确获取风力发电机组叶片图像信息,进而通过图像识别技术进行故障诊断。

    一种基于EEMD和Prony方法的次同步振荡分析方法

    公开(公告)号:CN111523231A

    公开(公告)日:2020-08-11

    申请号:CN202010324027.1

    申请日:2020-04-22

    摘要: 本发明公开了一种基于EEMD和Prony方法的次同步振荡分析方法,属于电力系统次同步振荡技术领域。首先利用EEMD对含噪声信号进行分解,去除其中的高频噪声分量,同时有效解决EMD去噪时的模态混频问题,得到平稳信号后利用Prony可准确识别次同步振荡的特征参数。将集中经验模态分解(EEMD)去噪和Prony辨识相结合,有效解决了EMD中存在的模态叠加问题,由于Prony方法对噪声信号敏感,经过去噪后的信号利用Prony辨识结果更加准确,能识别出次同步振荡的主导模式,对分析振荡的来源和提出抑制措施至关重要,具有抗噪性强和准确度高的优点。