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公开(公告)号：CN112685853B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202011531676.5
申请日：2020-12-12
Abstract: 本发明涉及增压器叶轮寿命检测技术领域，且公开了一种面向军用增压器叶轮加速退化的寿命评估方法K418合金不同温度和时间的持久极限，拟合剩余寿命、试验温度和极限应力间的关系模型一，在获得三者关系的基础上，分别外推计算120h结构考核试验与350h整机考核试验的强度极限，拟合剩余寿命与强度极限以及温度的关系模型二，将由模型一外推得到的强度极限代入模型二，基于数据的仿真模型不受时间地域与实际生产的约束，可以在设计的任一阶段做耐久性仿真，而且设计迭代过程中，获得新的试验数据之后，可以作为新的样本继续训练仿真模型，通过不断完善迭代，最终形成高精度的耐久性试验模型，为后续的产品迭代提供试验指导。
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公开(公告)号：CN114607557B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210308480.2
申请日：2022-03-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明提出一种基于领域搜索动态规划算法的双风轮风力机协同保护方法，通过采集双风轮风力机运行的原始数据并进行处理，建立双风轮风力机协同保护动态规划模型，采用内点法对变量松弛的综合目标优化问题进行求解的到连续最优解；采用领域搜索动态规划算法对前后风轮依次进行多轮优化，迭代计算最优控制算法和最优控制规律。本发明的方法可识别分类多种风况，适用范围和运行灵活性更高；采用动态规划算法并引入降载荷函数，兼顾了风力机运行效率和运行的安全性；使用邻域搜索算法，缩小规划算法搜索空间，提升了控制算法的计算速度。
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公开(公告)号：CN114607558B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210308505.9
申请日：2022-03-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了属于风力机发电技术领域的一种双风轮风力发电机组极端风况辨识方法，包括通过激光测风雷达获取双风轮风力发电机组前方的风速与风向数据；通过双风轮风力发电机组总控系统获取前后风轮发电机转速与叶根载荷数据；将切比雪夫滤波器与Notch滤波器相结合，对采集的风速数据、前后风轮发电机转速进行滤波；采用尺取法分别对滤波后的风速数据、前风轮发电机转速与后风轮发电机转速进行截取，确定极端风况辨识指标，结合上述全部数据对风况进行辨识。本发明能够提前辨识出极端风况；不仅可以滤掉高频噪声干扰，还可以选择特性频段进行滤波，提高了信号的抗干扰能力；采用固定长度尺取法对数据进行精简，加快辨识速度、提高辨识可靠性。
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公开(公告)号：CN112034712B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010922509.7
申请日：2020-09-04
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于事件触发的滑模容错控制方法，涉及容错控制技术领域，能够使系统在故障的影响下仍然能够稳定运行，同时事件触发机制能够减少传输过程中的数据丢包问题，减少故障发生次数；该方法采用基于事件触发的滑模容错控制器进行控制；所述控制器的模型为：u(k)＝Kx(k)‑F‑1η(k)sign(s(k))‑Ψs(k)；所述离散系统为同时考虑事件触发方案、滑模面、执行器故障和外部干扰的基于滑模反馈的离散系统。本发明提供的技术方案适用于容错控制的过程中。
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公开(公告)号：CN113640297A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110738968.4
申请日：2021-06-30
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明属于风力发电机组技术领域，涉及一种基于深度学习的双叶轮风力发电机叶片损伤在线检测方法，包括：S1、利用无人机采集拍摄带有损伤的双叶轮风力发电机机叶片图像；S2、人工挑出有损伤的叶片图像，对损伤进行分类和标注，建立VOC数据集；S3、利用深度学习模型对VOC数据集进行训练，将训练好的若干最优模型导出；S4、将若干最优模型部署到计算机；S5、在计算机端搭建双叶轮风力发电机叶片损伤在线检测需要的环境，进行双叶轮风力发电机叶片损伤在线检测。本发明扩大了能够检测出风机叶片损伤和缺陷的范围；提高了检测的精度和效率；简化了操作人员的检测，提高了工作的安全性；检测结果一目了然，为后续维修打下坚实基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113625571A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202111043576.2
申请日：2021-09-07
Applicant: 华北电力大学 , 国核自仪系统工程有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本说明书实施例公开了一种燃气轮机模糊容错控制方法及系统。所述方法包括：针对燃气轮机转速功率控制系统，构建T‑S模糊空间状态模型；构建非周期采样事件触发机制的约束条件；针对执行器的恒增益故障，构建执行器故障模型；基于所述T‑S模糊空间状态模型、执行器故障模型和所述约束条件构建模糊容错控制器；基于所述模糊容错控制器对所述燃气轮机进行控制。本发明设计控制器已解决故障对系统产生的影响，使系统能够继续稳定运行，同时事件触发机制能够减少传输过程中的数据丢包问题，减少故障发生次数。
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公开(公告)号：CN112034712A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010922509.7
申请日：2020-09-04
Applicant: 华北电力大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于事件触发的滑模容错控制方法，涉及容错控制技术领域，能够使系统在故障的影响下仍然能够稳定运行，同时事件触发机制能够减少传输过程中的数据丢包问题，减少故障发生次数；该方法采用基于事件触发的滑模容错控制器进行控制；所述控制器的模型为：u(k)＝Kx(k)-F-1η(k)sign(s(k))-Ψs(k)；所述离散系统为同时考虑事件触发方案、滑模面、执行器故障和外部干扰的基于滑模反馈的离散系统。本发明提供的技术方案适用于容错控制的过程中。
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公开(公告)号：CN111626506A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010458444.5
申请日：2020-05-27
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 一种基于联邦学习的区域光伏功率概率预测方法，主要包括如下步骤：明确区域内各个参与联邦学习框架进行概率预测的光伏电站，收集一段时间内信息以及对应的光伏功率变量，并按时间顺序采集上述变量构成样本数据集；对上述步骤获得的样本数据集进行缺失值与异常值处理；对光伏电站的样本数据集进行分割，按照一定比例分割为训练集与测试集；分别对训练集和测试集进行归一化；步骤，构建联邦学习框架；根据中心服务器根据预测要求，建立全局预测模型，定义训练误差函数与精度要求，并将网络结构以及初始化参数分发至各个光伏电站。
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公开(公告)号：CN113625571B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202111043576.2
申请日：2021-09-07
Applicant: 华北电力大学 , 国核自仪系统工程有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本说明书实施例公开了一种燃气轮机模糊容错控制方法及系统。所述方法包括：针对燃气轮机转速功率控制系统，构建T‑S模糊空间状态模型；构建非周期采样事件触发机制的约束条件；针对执行器的恒增益故障，构建执行器故障模型；基于所述T‑S模糊空间状态模型、执行器故障模型和所述约束条件构建模糊容错控制器；基于所述模糊容错控制器对所述燃气轮机进行控制。本发明设计控制器已解决故障对系统产生的影响，使系统能够继续稳定运行，同时事件触发机制能够减少传输过程中的数据丢包问题，减少故障发生次数。
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公开(公告)号：CN113503227B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110766551.9
申请日：2021-07-07
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明为一种基于振动寻频的串联式双叶轮风力发电机组共振穿越方法，步骤S1控制系统采集前后叶轮的信息；控制系统将前叶轮转速存入单元Ⅱ，将后叶轮转速存入单元Ⅲ；步骤S2控制系统采集振动数据并将其存入单元Ⅰ，单元Ⅰ将振动数据传给寻频模块Ⅰ，寻优模块Ⅰ对振动数据进行傅里叶变换，输出振动主频并传给频率匹配模块；步骤S3单元Ⅱ将前叶轮转速传给寻频模块Ⅱ，寻频模块Ⅱ对前叶轮转速进行傅里叶变换，输出前叶轮转速主频并传给频率匹配模块；步骤S4单元Ⅲ将后叶轮转速传给寻频模块Ⅲ，寻频模块Ⅲ对后叶轮转速进行傅里叶变换，输出后叶轮转速主频并传给频率匹配模块；步骤S5频率匹配模块寻找振动主频与前后叶轮转速主频的匹配关系。
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