检索结果-内蒙古大学图书馆

噪声与振动控制 2021年第4期41卷 239-246页

作者：胡嘉苗杭晓晨朱锐曹芝腑姜东南京林业大学机械电子工程学院南京210037 东南大学空天机械动力学研究所南京211189

辨识模态参数是准确获得风机塔架结构动态特性的基础。由于风力机叶片上的重力和风切变引起的气动载荷都会周期性地改变大小和方向及受到桨叶螺距等周期载荷的影响,运行中的风力机表现为线性时间-周期(Linear time-periodic)系统。提出... 详细信息

辨识模态参数是准确获得风机塔架结构动态特性的基础。由于风力机叶片上的重力和风切变引起的气动载荷都会周期性地改变大小和方向及受到桨叶螺距等周期载荷的影响,运行中的风力机表现为线性时间-周期(Linear time-periodic)系统。提出一种基于响应信号的运行中风机塔架工作模态分析辨识方法。以长度为60 m的风机塔架结构为研究对象,利用Periodic past output multivariable output-error state space(简称Periodic PO-MOESS)算法,对受到周期激励信号作用的结构进行模态辨识,并比较辨识结果和仿真结果的差异。讨论周期激励下该算法辨识结构模态参数的可行性,并分析在白噪声工况下的辨识结果精度,结果表明该算法可以有效识别运行中风力机系统的模态参数,且具有良好抗噪性能。

关键词：振动与波风机塔架周期激励响应信号 Periodic PO-MOESS算法模态辨识

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基于四阶混合平均累积量与TLS-ESPRIT的电力系统低频振荡研究

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智慧电力 2019年第11期47卷 67-72,91页

作者：隆舰艇王庆丰廖方帆陈阜东何攀韩向哲吴冰琴周冬三峡大学电气与新能源学院湖北宜昌443000 国网荆门供电公司湖北荆门448000 国网荆州供电公司湖北荆州434000

实际现场中WAMS采集到的信号易受周围环境的影响,导致信号往往会有高斯色噪声的干扰,给模态辨识精度带来很大影响。针对以上问题,提出了基于四阶混合平均累积量和总体最小二乘-空间旋转不变技术(TLS-ESPRIT)相结合的方法来对电力系统低... 详细信息

实际现场中WAMS采集到的信号易受周围环境的影响,导致信号往往会有高斯色噪声的干扰,给模态辨识精度带来很大影响。针对以上问题,提出了基于四阶混合平均累积量和总体最小二乘-空间旋转不变技术(TLS-ESPRIT)相结合的方法来对电力系统低频振荡模态进行辨识。通过四阶混合平均累积量的方法对信号进行预处理,去除高斯色噪声的干扰,然后通过TLS-ESPRIT辨识方法对预处理后的信号进行辨识。通过仿真结果比较,该方法相比于其他方法具有抗噪性能好,辨识结果精度高的优点。

关键词：低频振荡四阶混合平均累积量 TLS-ESPRIT算法高斯色噪声模态辨识

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基于FSST和D-K聚类的次同步振荡分析

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广西大学学报（自然科学版） 2021年第4期46卷 948-961页

作者：阳育德莫富钧卢建洛覃智君广西大学电气工程学院广西南宁530004 广西电力系统最优化与节能技术重点实验室广西南宁530004

为了更准确地识别电力系统次同步振荡的模态数量和频率,以及时进行频率定位和重构,需要提高次同步实测数据的模态辨识的结果精度。针对DBSCAN聚类可以被应用于划分类簇但无法自动计算类簇中心,以及Kmeans聚类需提前确定类簇数量才能计... 详细信息

为了更准确地识别电力系统次同步振荡的模态数量和频率,以及时进行频率定位和重构,需要提高次同步实测数据的模态辨识的结果精度。针对DBSCAN聚类可以被应用于划分类簇但无法自动计算类簇中心,以及Kmeans聚类需提前确定类簇数量才能计算类簇中心的特点,提出了一种基于傅里叶同步挤压变换和DBSCAN-Kmeans混合聚类(以下简称D-K聚类)的电力系统次同步振荡分析法。模拟数值信号和IEEE次同步谐振(SSR)标准模型算例的仿真实验数据表明,FSST方法能被用于分离距离较近的相邻信号模态。通过算例分析,验证了结合FSST和D-K聚类的次同步振荡分析方法可以避免FSST方法无法自动获取模态的缺陷,且参数辨识结果有较高的精度。

关键词：傅里叶同步挤压变换 DBSCAN-Kmeans混合聚类次同步振荡模态辨识参数辨识

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基于统计机器学习的多模态工业过程建模与监测

基于统计机器学习的多模态工业过程建模与监测

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作者：王兆静华中科技大学

学位级别：博士

随着外部环境或内部特征的变化,许多工业过程呈现出多个运行工况的现象,即多模态过程。统计机器学习的方法在一般过程的监测中取得了丰厚的成果,但由于多模态数据伴随着非线性、非高斯及时变等特性,其在多模态过程建模和监测方面的应用... 详细信息

随着外部环境或内部特征的变化,许多工业过程呈现出多个运行工况的现象,即多模态过程。统计机器学习的方法在一般过程的监测中取得了丰厚的成果,但由于多模态数据伴随着非线性、非高斯及时变等特性,其在多模态过程建模和监测方面的应用依然面临巨大的挑战。目前,针对稳定模态的研究成果较多,但依然存在特征提取不充分、状态识别和故障检测精度不高的问题;过渡模态的研究相对匮乏,并且动态时变特性使其在模态辨识、建模和监测方面困难重重;关于涵盖多稳定和过渡模态的全流程多模态的监测理论更是处在初级发展阶段;此外,与运行故障相比,操作故障同样是多模态过程中重要的故障来源,但并没有得到充分的研究。针对上述问题,本文在多模态的阶段划分、特征挖掘、模型构建、监测策略优化、操作故障分析、监测精度和算法鲁棒性提高等方面进行了深入研究,具体内容如下:以非线性多稳定模态为研究对象,针对基于单模型的方法特征提取不充分、标准化策略设计不佳导致故障检测精度不高的问题,提出了基于统计模式分析和改进加权支持向量描述的过程监测策略。该策略首先将原始数据映射到多个统计模式空间,充分挖掘不同模态的潜在特征。然后,在传统的加权支持向量描述算法中,综合考虑数据在空间上和时间上的局部信息,构建了全新的权重因子（即标准化策略）。此因子不但可以对多模态数据进行标准化（即去除数据的多峰性）,而且还可以降低离群点对控制限的影响。提出的方法在提高了故障检测精度的同时,也有效增强了模型的鲁棒性。工业多模态数据集的维度往往很高,并且在不同模态下存在正常/故障数据混杂的现象。针对由此导致的无法自动精确识别模态/健康状态的问题,提出了基于稀疏表示和改进密度峰值聚类方法的状态识别框架。首先,为了在聚类之前剔除相关性较大的冗余变量,设计了基于带有1,2范数的稀疏表示关键变量选择策略。然后,为了提高不同状态的可分性,在密度峰值聚类算法的指标计算中,提出了带有时间因子的新距离度量方式,使得相似状态的聚类中心可以脱颖而出。接下来,构建了平方误差和指标确定最优聚类个数和聚类中心,实现了自动状态识别。最后,考虑到模态属性可能会掩盖故障属性的问题,设计了“粗划分-细化分”两步法策略,进一步提高了多模态过程状态识别的精度。过渡模态的时变特征导致其建模和监测困难,并且此过程中操作故障易发且相关研究不足。针对此问题,提出了基于轨迹的过渡模态辨识和操作异常监测策略。该策略首先构建了反映整个过程内在演化规律的最慢特征因子,可以准确地判断过渡模态的起始点和终止点,实现了过渡模态辨识。然后,设计的代表运行轨迹的“位置”和“速度”检验统计量,构成了基于轨迹的过程监测方法。该方法不但可以检测故障,还可以判断故障轨迹比正常激进或萎靡。同时,根据危险与可操作性分析理论和实际过程特点总结和归纳了8种多模态过程操作故障,并在仿真案例中生成了过渡模态的操作数据集,在此基础上验证了提出方法的有效性。此外,在案例中深入分析了灾难性操作故障的性质,设计了新的指标判断提出方法的实际应用价值,为后续相关研究工作提供了参考。全流程多模态工业过程中多操作下平稳和非平稳特征交替出现。针对由此带来的建模和监测问题,提出了一种广义监测策略。该策略首先构建了基于变量相关性和空间距离的两个指标,此指标不但可以划分操作阶段还可以识别重复操作阶段。然后,在每个被识别的阶段中,提出了多协整分析模型和去趋势波动回归方法对具有不同差分平稳阶次的非平稳变量进行处理,保证过程特征被充分挖掘。进一步地,设计了一个综合相似指标进行在线阶段识别,并采用局部学习策略进行实时监测,得到了更加紧凑的控制范围。提出方法采用统一方式将全流程多模态各子阶段映射到平稳空间进行建模和监测,保证了故障检测的精度。上述提出方法利用数值案例、经典的田纳西-伊斯曼过程仿真、拓展的田纳西-伊斯曼过程仿真、污水处理过程、青霉素发酵过程和实际半导体刻蚀过程进行验证,并与现有方法进行了比较,实验结果展示了本文方法的有效性和优越性。

关键词：多模态工业过程模态辨识过程建模故障检测操作故障

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微动隔振平台参数摄动对模态参数的影响

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噪声与振动控制 2009年第1期29卷 9-13页

作者：侯军芳白鸿柏陶帅军械工程学院自行火炮教研室石家庄050003

分析隔振平台的模态参数辨识方法。用参数摄动重分析方法,仿真分析微动隔振平台理论模型中参数的摄动引起的模态参数的改变,以及在模态实验中对模态参数辨识精度的影响。结果表明:同向支撑刚度不等使得部分原本不耦合的模态之间产生了... 详细信息

分析隔振平台的模态参数辨识方法。用参数摄动重分析方法,仿真分析微动隔振平台理论模型中参数的摄动引起的模态参数的改变,以及在模态实验中对模态参数辨识精度的影响。结果表明:同向支撑刚度不等使得部分原本不耦合的模态之间产生了弱耦合作用,并使系统模态频率和振型均有不同程度的变化;垂向重心位置摄动对平台模态频率的影响较大;支撑刚度及垂向重心位置偏差对模态频率的辨识影响较小,而对模态振型的辨识精度有较明显影响。

关键词：振动与波微动平台隔振平台模态辨识参数摄动刚体模态

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基于虚拟仪器的气动弹性振动测试与分析系统

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测控技术 2010年第6期29卷 14-17页

作者：袁锐知吴志刚杨超北京航空航天大学航空科学与工程学院北京100191

针对气动弹性试验的需要,设计了基于虚拟仪器技术的振动测试与分析系统,主要用于频谱分析、模态辨识和颤振预测。系统的设计利用的是LabVIEW虚拟仪器开发平台及Matlab,内容涵盖振动信号的采集与分析处理。在地面振动试验和风洞试验中的... 详细信息

针对气动弹性试验的需要,设计了基于虚拟仪器技术的振动测试与分析系统,主要用于频谱分析、模态辨识和颤振预测。系统的设计利用的是LabVIEW虚拟仪器开发平台及Matlab,内容涵盖振动信号的采集与分析处理。在地面振动试验和风洞试验中的应用实例验证了该套系统的有效性。

关键词：气动弹性模态辨识颤振预测虚拟仪器

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泄流激励下高拱坝原型材料参数反分析研究

泄流激励下高拱坝原型材料参数反分析研究

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作者：王刚南昌大学

学位级别：硕士

近年来,随着我国一大批具有高水头、大流量的高拱坝相继投入运行,保障其健康服役关乎整个工程的安危。在服役过程中高拱坝受动荷载与不确定环境因素作用易形成疲劳损伤,而泄流激振往往是加剧拱坝累积损伤的重要因素。高拱坝及地基的材... 详细信息

近年来,随着我国一大批具有高水头、大流量的高拱坝相继投入运行,保障其健康服役关乎整个工程的安危。在服役过程中高拱坝受动荷载与不确定环境因素作用易形成疲劳损伤,而泄流激振往往是加剧拱坝累积损伤的重要因素。高拱坝及地基的材料性能参数作为反映其运行健康性态的重要指标之一,对精准评估大坝结构整体运行性态发挥着重要作用。为此,本文以某高拱坝为研究对象,采用原型观测、理论分析和数值模拟相结合的研究手段,开展原型材料参数反分析研究,主要内容如下:(1)鉴于在高拱坝原型振动测试中外界环境噪声的干扰,拱坝原型振动响应信号常表现为非线性和低信噪比,为精确提取出结构振动响应中的有效特征信息,提出一种基于信号特性改进的变分模态分解算法,全面实现了振动响应信号的滤波降噪。(2)考虑到基于数据驱动的随机子空间法中参数不确定性及其所带来的结构振动模态参数的识别误差,提出一种基于参数优化改进的随机子空间法,通过构造脉冲模拟信号来模拟高拱坝振动响应,分析参数优化对模态参数识别的精度和稳定性,从而确定一种最适于揭示高拱坝在工作状态下的模态阶次及模态特性的手段。(3)考虑高拱坝材料参数反演的计算效率和精度,基于高拱坝材料分区情况,建立考虑流-固耦合作用的高拱坝三维有限元模型,分析不同材料参数对高拱坝动力特性的灵敏度,确定对高拱坝动力特性影响较大的材料参数,以此为基础,深度挖掘各分区材料参数对于高拱坝模态参数的敏感性,阐明材料参数分区对结构模态参数的影响规律,确定高拱坝待反演的材料参数及其分区。(4)针对有限元正分析计算效率过低的问题,基于响应面理论,提出一种响应面多项式函数来提高反演效率,采用拉丁超立方实验法来生成考虑样本点分布规律的参数样本集,以此构建出反映高拱坝材料参数与模态参数之间非线性映射关系的响应面数学代理模型,从而替代有限元模型。(5)由于诸多智能算法在寻优求解高拱坝分区材料参数过程中存在不适定性和不稳定性的问题,提出一种基于天牛须算法的粒子群混合优化算法,弥补了传统智能算法易早熟和易局部收敛的不足,并构建高拱坝分区材料参数反演最优化数学模型,结合所提出的智能算法准确地求解出高拱坝分区材料参数,为今后高拱坝材料参数反分析研究提供一种新手段。

关键词：高拱坝信号处理模态辨识材料参数数学代理模型

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基于暂态能量流的VSG抑制电力系统低频振荡控制策略研究

基于暂态能量流的VSG抑制电力系统低频振荡控制策略研究

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作者：徐子豪电子科技大学

学位级别：硕士

能源匮乏和环境恶化等问题已经逐渐成为了全球关注的对象,发展可再生能源发电技术是解决这一问题的根本手段。大量新能源并网发电装备通过电力电子变换器接入电网,因其具有快速响应、弱阻尼、参数谐振等特性,高比例可再生能源并网电力... 详细信息

能源匮乏和环境恶化等问题已经逐渐成为了全球关注的对象,发展可再生能源发电技术是解决这一问题的根本手段。大量新能源并网发电装备通过电力电子变换器接入电网,因其具有快速响应、弱阻尼、参数谐振等特性,高比例可再生能源并网电力系统中极易发生振荡现象,严重危及系统安全。虚拟同步发电机技术（Virtual Synchronous Generator,VSG）作为一种并网逆变器的控制策略,可以作为受控设备主动参与振荡抑制,提高电力系统运行的稳定性。考虑到暂态能量流与电力系统稳定性之间的内在联系,可以为VSG参与系统低频振荡（Low Frequency Oscillation,LFO）抑制提供理论支撑。因此,本文围绕暂态能量流分析VSG振荡机理,对VSG抑制电力系统LFO控制策略展开研究,主要研究内容有:（1）分析了基于VSG暂态能量流抑制系统LFO的理论基础。首先,推导了VSG暂态能量流的计算公式并分析了其对系统稳定性的影响。根据计算公式,确定影响VSG暂态能量流大小的两项关键变量。通过小信号分析推导二者之间的幅频特性和相频特性,从而明确VSG控制参数J和Kd对暂态能量流大小的影响。最后,通过仿真算例验证了推导的正确性,从而确立了通过调节J和Kd控制VSG尽可能吸收暂态能量流这一低频振荡抑制思路,为后续研究提供了理论支撑。（2）鉴于LFO模态辨识的快速性在本研究中有着重要意义,提出了一种基于深度学习的电力系统LFO模态特征辨识方法。为了满足LFO抑制策略设计对于LFO模态特征快速辨识的需求,引入了深度学习算法。在网络模型方面,选取LSTM神经网络,同时采用滑窗采样,以实现对非平稳LFO模态特征的快速辨识。为了避免对LFO信号定阶,采用了基于存在性验证的二分类法,即根据某一模态特征存在与否对样本进行分类。仿真算例表明,所提方法在辨识非平稳LFO信号模态特征时,相对传统的LFO模态分析方法表现更为出色。（3）提出了一种基于暂态能量流的VSG抑制系统LFO控制策略。首先,参考设计思路并借助LFO模态快速辨识算法,以VSG尽可能吸收暂态能量流为目标确定控制参数J和Kd,从而设计一种VSG抑制系统LFO的参数调节策略。随后,在四机两区域系统以及各类高比例可再生能源并网系统中进行了仿真实验,通过与自适应策略对比可以证明所提策略更加灵活且有效。而所提策略在各系统中的良好表现,则证明了其在高比例可再生能源并网环境下具有良好的应用前景。

关键词：虚拟同步发电机低频振荡深度学习模态辨识暂态能量流

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并网风电场对电力系统动态特性的影响研究

并网风电场对电力系统动态特性的影响研究

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作者：雷虹云华北电力大学

学位级别：硕士

我国风电正在由分散、小规模开发、就地消纳向大规模、高集中开发和远距离、高电压输送方向发展,将当地的风电和火电联合开发并打捆送出,能有效减小线路功率的波动,有利于系统的安全稳定运行。然而远距离大容量风火打捆电力外送,系统振... 详细信息

我国风电正在由分散、小规模开发、就地消纳向大规模、高集中开发和远距离、高电压输送方向发展,将当地的风电和火电联合开发并打捆送出,能有效减小线路功率的波动,有利于系统的安全稳定运行。然而远距离大容量风火打捆电力外送,系统振荡阻尼特性将会减弱,受故障或风功率波动扰动,系统易出现低频振荡,危及电网安全稳定运行；而电力系统为提高输电效率,在长距离输电线上加装串补装置,又可能产生次同步谐振(SSR)问题。论文在PSCAD/EMTDC仿真环境下,建立了最优风功率跟踪和基于定子磁链定向控制的双馈风机电磁暂态模型,提出了一种基于变频器受控源模拟的双馈风机等效建模方法,及单台风电机组详细模拟加理想受控电流源聚合大型风电场的方法,作为后续研究的仿真基础。风电机组在正常情况下“降额发电”,采用经济性弃风模式运行,始终留有一定的备用裕度。针对典型的四机两区域仿真系统,引入大型风电场,利用模态辨识方法,设计出基于双馈风机的附加阻尼控制器；相同外送功率条件下风电机组附加阻尼控制器依据电网振荡调风电机组所发功率,起到“削峰填谷”的作用,增强系统阻尼；当风电场降额运行时,平息电网低频振荡的速度快,效果也好相同外送规模下,风电场接入能改善火电机组SSR特性,风电场出力越大改善效果越好,但并不能彻底消除SSR的问题；基于相位补偿原理设计风机附加阻尼控制器,使风机能够在次同步域内提供正阻尼,消除SSR；因双馈风机有功、无功能实现解耦控制,风机在调节自身无功功率改善火电机组SSR特性时,并未影响到自身有功功率的输出。

关键词：双馈风机低频振荡弃风 SSR 模态辨识附加阻尼控制器

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基于子空间动态模式分解的电力系统机电振荡模态提取方法研究

基于子空间动态模式分解的电力系统机电振荡模态提取方法研究

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作者：李音璇东北电力大学

学位级别：硕士

随着多区域电网互联规模的逐步扩大,电网结构显现多样化、复杂化,新能源输出占比的扩增以及随机扰动的频繁均会为系统的安全稳定带来挑战,导致经常发生威胁系统稳定运行的机电振荡现象。因此,电力系统无论处于何种阶段,对系统的机电振... 详细信息

随着多区域电网互联规模的逐步扩大,电网结构显现多样化、复杂化,新能源输出占比的扩增以及随机扰动的频繁均会为系统的安全稳定带来挑战,导致经常发生威胁系统稳定运行的机电振荡现象。因此,电力系统无论处于何种阶段,对系统的机电振荡及时进行评估分析都是非常必要的。本文以环境激励下的随机响应信号数据为基础,研究了用于机电振荡模态信息提取的改进方法,具体研究内容如下:首先,通过功率谱密度分析结果区分了电力系统的响应类型,分析了小幅波动的随机响应数据的特征以及作为系统辨识的基础数据的优势之处。针对环境激励下的随机响应构建数学模型,结合机电振荡的特征分析法,给出了用于描述系统机电振荡状态的特征参数,通过表达式的结构分析类似噪声的响应数据作为系统辨识的基础数据的合理性。仿真结果验证了利用此类数据进行机电振荡分析的可行性与必要性。其次,针对动态模式分解法(Dynamic Mode Decomposition,DMD)不收敛于Koopman算子光谱以及子空间方法对非线性系统辨识的局限性问题,本文采用改进后的子空间动态模式分解法(Subspace Dynamic Mode Decomposition,SDMD)进行机电振荡分析。详细介绍了所提算法的理论基础,SDMD算法将无限维的系统压缩为有限维子空间进行计算,使用双倍的时序数据量构造Hankel矩阵进行正交分解,利用截断的奇异值分解代替本征正交分解实现动态低秩近似,基于此,给出了 SDMD进行机电振荡模态参数辨识的详细计算流程。通过仿真模拟环境激励的几种可能情况,初步验证所提算法应用于动力系统进行特征参数提取的有效性。最后,研究本文所提方法在电力系统机电振荡分析中的实际应用。主要包含两个方面,一方面是将SDMD算法应用于环境激励下的随机数据进行机电振荡模态辨识,SDMD可以有效克服DMD辨识不精确以及模态混合等问题,并且相较于随机子空间算法提高了计算效率;另一方面,针对基于SDMD辨识出的模式计算其模式能量大小,按照能量排序来提取主导振荡模式。最后通过IEEE4机2区系统、IEEE16机5区系统以及实际电网算例验证利用SDMD进行机电振荡模态参数辨识以及主导振荡模式提取的有效性。

关键词：机电振荡子空间动态模式分解模态辨识主导振荡模式

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