典型文献
动态KPCA-TS在风电齿轮箱安全运行中的应用研究
文献摘要：
针对风电齿轮箱温度异常监测问题,提出一种基于动态核主元成分分析(KPCA)、T2和平方预测误差(SPE)统计量的风电齿轮箱过程监测方法,实现对风电齿轮箱的在线监测及温度预警.首先,以风电机组群中相同多维特征点之间的相似性原则构造相关系数矩阵,选取合理的风电机组为参考,并获得正常工况下的自适应统计量控制限.其次,引入滑动窗口方法动态调整KPCA模型的训练集和测试集,能够及时感知系统的时变特性.最后,通过风电场SCADA数据验证表明,此方法比传统KPCA监测模型能更好地实现齿轮箱状态在线监测及预警.为风电机组的安全运行提供了帮助.
文献关键词：
风电机组;齿轮箱;KPCA;滑动窗口;系统安全
中图分类号：
作者姓名：
刘爱民;杨彦军;王殿学;沈照亮
作者机构：
沈阳工业大学电气工程学院,辽宁沈阳110870;东亚电力建设有限公司,辽宁沈阳110032;华能国际电力股份有限公司华能大连电厂,辽宁大连116100
文献出处：
引用格式：
[1]刘爱民;杨彦军;王殿学;沈照亮-.动态KPCA-TS在风电齿轮箱安全运行中的应用研究)[J].控制工程,2022(06):1072-1081
A类：
B类：
KPCA,TS,风电齿轮箱,温度异常,异常监测,监测问题,主元,预测误差,SPE,统计量,过程监测,监测方法,在线监测,风电机组,组群,多维特征,特征点,相关系数矩阵,计量控制,控制限,滑动窗口,训练集,测试集,感知系统,时变特性,风电场,SCADA,数据验证,监测模型,系统安全
AB值：
0.343717
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