简介:为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和非线性自回归神经网络模型(NARNN)的组合模型NARIMA。实现方法为:建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明:NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。
简介:由于舰船中压直流电力(MVDC)系统存在脉冲性负载,造成母线电压大幅跌宕,而实际舰船需要保持母线电压的波动在允许范围内。同时,为了优化该系统的能源使用效率,采用混合能量存储系统(HESS),成为全电力舰船解决这些问题的有效方法。分别设计了PI控制器和模糊逻辑控制器,预测HESS的参考功率,以满足负载功率需求,对两种方法进行了分析比较。并对舰船处于不同载荷状态下的模糊能量管理策略进行了仿真分析研究。应用Matlab/Simulink建立了MVDC电力系统、HESS、推进负载、恒功率负载和脉冲负载模型进行仿真分析。仿真结果表明:模糊逻辑控制器优于PI控制器,同时基于模糊逻辑控制器能量管理策略能有效地管理舰船不同负荷功率需求,提升系统能源利用效率和稳定性。