-
公开(公告)号:CN111241748A
公开(公告)日:2020-06-05
申请号:CN202010031487.5
申请日:2020-01-13
申请人: 华北电力大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00 , G06F113/06 , G06F119/14
摘要: 本发明涉及一种基于长短期记忆模型循环神经网络的风力发电机故障诊断方法,包括如下步骤:步骤1:对风机基准系统进行建模,将风机基准系统细分为八种故障,设置故障类型及发生时间。步骤2:对风机基准模型进行仿真,得到实际测量值。步骤3:对步骤2得到的实际测量值进行数据预处理,构造实际测量值的数据样本集。步骤4:搭建LSTM模型,将步骤3中经过预处理的数据用LSTM模型进行训练,在训练过程中不断调整参数,并使用均分误差来评价训练效果,预测得到的值与步骤2得到的传感器的实际测量值进行比较,设置阈值进行判断故障发生的时间以及位置。
-
公开(公告)号:CN111173688A
公开(公告)日:2020-05-19
申请号:CN202010031883.8
申请日:2020-01-13
申请人: 华北电力大学
摘要: 本发明涉及一种基于自适应观测器的风力发电机故障诊断与隔离方法,该方法可诊断出风机基准模型中提出的八种故障,具体实现步骤如下:步骤1:对风机基准模型建模,所述风机基准模型中包括八种基本故障。步骤2:对风机基准模型进行仿真,为满足物理冗余度的要求,各部位使用两个传感器与之相连,记录传感器得到的实际测量值。步骤3:将步骤2中基准模型仿真后得到的值传到设计的自适应观测器中,将自适应观测器求得估计值与传感器中测量值进行比较,得到残差信号的值,将残差信号的值和阈值进行对比,判断某时间段内是否有故障产生及产生的具体部位。本发明既保证故障诊断与隔离过程的实现,还可将估计值用于后期容错控制。
-
公开(公告)号:CN208875812U
公开(公告)日:2019-05-21
申请号:CN201820605020.5
申请日:2019-04-04
申请人: 华北电力大学
摘要: 本实用新型涉及座椅技术领域,且公开了一种智能识别座椅,包括座椅骨架,所述座椅骨架的顶部设置有织物坐垫,所述织物坐垫与座椅骨架之间设置有压力传感模块和功能实现传感器集成板,所述座椅骨架的右侧固定安装有座椅靠背,所述座椅靠背的下方固定安装有红外线探测模块,所述座椅靠背的左侧固定安装有座椅扶手,所述座椅扶手的表面固定安装有液晶显示屏和单片机集中控制中心。该智能识别座椅,设置振动马达,振动马达的功率小,仅用于提醒,避免对使用者产生影响,座椅可使用可充电电源进行充电,并且电源支持充电时使用,使用较为便利,操作简单,液晶显示屏可以自由固定位置,便于使用。
-
-