基于PCA-SVM集成阀门故障诊断方法研究

提出了一种基于主元分析和支持向量多分类器的故障诊断方法.该方法首先对工业故障数据进行主元分析提取数据集特征并降低数据维数,再把故障特征数据通过支持向量多分类器进行模式分类,最后通过特征分类诊断故障.在DAMADICS阀门模型上进行了仿真,并利用Lublin Sugar Factory工业故障数据进行了验证.仿真结果表明该方法可以快速准确地检测与诊断故障.     

基于威布尔分布的风速概率分布参数估计方法

准确地描述风速特性,直接影响风电场风能资源评估的结果.文章介绍了基于威布尔分布的平均风速及最大风速估计法、矩估计法、最小二乘估计法和极大似然估计法等4种风速概率分布参数估计的方法.通过对乌兰察布地区测风塔实际数据的分析,比较了4种方法的参数估计结果,得到以下结论:在风能资源较丰富地区,平均风速及最大风速估计法的风速拟合效果波动较大,对平均风能密度估计误差较大;矩估计法、最小二乘估计法和极大似然估计法拟合效果良好.