基于多源信息融合-相关向量机的风力发电机故障诊断

为了能够全面准确地识别风力发电机的故障类别,考虑信号源振动和电流之间的相关性,提出了一种基于信息融合和改进相关向量机相结合的故障诊断方法。通过直驱风力发电机试验台实测数据,提取具有较高敏感度的特征参数作为诊断样本,建立基于振动和电流的改进相关向量机诊断模型进行初步故障诊断。利用信息融合建立多信号源故障诊断模型,获得最终风机故障诊断结果。试验表明,与基于单一信号的故障诊断方法相比,该方法具有更高的准确性,能很好地识别具有机电耦合特性的风力发电机故障类型。     

基于ARMA模型的空域容量评估方法研究

空域容量是空域管制服务保障能力的重要指标之一,其准确预测和评估对安排航班时刻、实施管制服务具有参考价值。根据管制员工作负荷的自相关增长规律,首次提出了基于自回归移动平均( Autoregressive moving average,ARMA)模型的空域容量评估方法。以国内西部某机场为例进行空域容量评估研究,通过仿真验证,ARMA模型很好地评估了空域容量,证明了方法的有效性。