基于模糊优化推理的风电机组塔架振动预警模型

作     者：徐海嘉 缪书唯 

作者机构：三峡大学电气与新能源学院 

出 版 物：《电气传动》 (Electric Drive)

年 卷 期：2025年

学科分类：12[管理学] 080801[工学-电机与电器] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 0808[工学-电气工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：状态监测 塔架振动 马氏距离 模糊推理 粒子群优化 

摘      要：针对自然因素或风电机组部件动作引起的风电机组塔架振动问题，提出基于模糊优化推理的风电机组塔架振动预警模型。首先，以风电机组监督控制和数据采集系统数据为基础，利用与风电机组塔架振动相关程度高的变量计算正常振动状态的速度类马氏距离和非速度类马氏距离，分别确定3个不同振动状态阈值；其次，根据不同振动状态阈值划分模糊集合，分别建立隶属度函数；最后，采用粒子群优化算法对隶属度函数的参数进行优化，得到模糊优化推理模型，通过输出数值折线图判断风电机组塔架振动是否报警。结果表明，应用所提出的优化模型进行离线训练，风电机组塔架平均提前2.47 h进行振动预警，振动异常检测率为90%，误报率为40%。在线应用时所提出模型对风电机组塔架能进行有效振动预警，但存在一定的误报率。