基于蜉蝣优化新型分数阶灰色模型的城市用电量预测方法

    公开(公告)号:CN116706891A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310681426.7

    申请日:2023-06-09

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于蜉蝣优化新型分数阶灰色模型的城市用电量预测方法,采集城市用电量以及用电量影响因素的历史数据序列;对数据序列进行分数阶累减并生成紧邻序列并建立GM(1,N)模型;设计动态参数来计算GM(1,N)模型的背景值和分数阶阶次;基于蜉蝣优化算法得到动态参数的最优值;根据最优动态参数得到最优新型分数阶模型;基于最优模型获得预测值序列。根据城市年用电量特点,灵活定义背景值和分数阶阶次,提高了模型适用性和预测精度;采用蜉蝣优化算法来计算动态参数最优值,进一步提高用电量预测精度。本发明方法具有所需样本数据更少、建模所需相关因素更少,城市用电预测结果的精确度更高的优点,具有较强的实用性。

    适用于格尼襟翼风力机翼型的动态失速评价及预测方法

    公开(公告)号:CN115235724A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210817854.3

    申请日:2022-07-12

    Abstract: 本发明公开了适用于格尼襟翼风力机翼型的动态失速评价及预测方法,包括:在风洞试验段搭建动态气动特性测量试验台,试验段中固定放置翼型段;设置采集参数,并开启风洞;利用试验装置采集不同工况下测试翼型段在动、静态气动数据,并加装格尼襟翼重复上述试验;数据处理,评价格尼襟翼风力机气动性能控制效果;利用试验所得经验常数代入半经验预测模型,对加装格尼襟翼的风力机翼型非定常气动预测。本发明设计适用于不同工况下翼型动、静态气动数据的评价及预测,从多个角度评价格尼襟翼的动态气动性能控制效果且精确度较高,对风力机翼型气动特性的研究具有重要的工程意义。

    双控制面二维机翼颤振系统的最优PID控制方法

    公开(公告)号:CN110362124B

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN201910661971.3

    申请日:2019-07-22

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种双控制面二维机翼颤振系统的最优PID控制方法,首先建立双控制面二维机翼颤振系统的非线性动力学模型;根据非线性动力学模型,基于双控制面设计双回路PID控制器;通过改进灰色粒子群算法并结合NLJ算法,设计新型复合灰色粒子群(GNPSO)算法,对双回路PID控制器的参数进行优化设计,得到最终的PID控制器。本发明能够实现双控制面二维翼型颤振系统的高效优化PID控制,本发明优化后的控制器可以更有效的操控机翼多控制面、获得更好的颤振抑制效果并缩短优化计算时间。

    基于多体系统传递矩阵法的舵面系统非线性颤振模型建模方法

    公开(公告)号:CN110889169B

    公开(公告)日:2020-10-16

    申请号:CN201911155418.9

    申请日:2019-11-22

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多体系统传递矩阵法的舵面系统非线性颤振模型建模方法,包括以下过程:基于多体系统传递矩阵法推导弯扭耦合梁传递矩阵;建立系统的总传递方程,并求解圆频率和振型;使用Theodorsen非定常流理论,建立舵面系统的运动控制方程;考虑间隙非线性和摩擦非线性,建立基于MSTMM的体动力学方程,得到系统非线性颤振模型;求解系统非线性颤振模型,得到舵面系统振动时域响应。本发明解决了线性颤振计算方法不能准确预测非线性系统颤振响应的问题,实现舵面系统非线性颤振响应的快速求解。

    一种输电导线气动特性风洞测量方法和装置

    公开(公告)号:CN111579196A

    公开(公告)日:2020-08-25

    申请号:CN202010473064.9

    申请日:2020-05-29

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种输电导线气动特性风洞测量方法和装置,借鉴风洞实验及空气动力学知识,包括以下步骤:(1)确定气动特性风洞实验所用导线型号及试验工况;(2)设计制作风洞实验所用可移动式格栅,并确定实验装置布置位置;(3)开启风洞,流场测试并数据处理获得对应的湍流特性参数和流速分布;(4)设计输电导线气动特性风洞测量装置,并在风洞中安装调试;(5)开启风洞,测试不同工况下输电导线气动力特性记录数据,直至所有工况都测试完毕;(6)对比各工况下气动力数据,分析其中变化规律,完成输电导线气动特性试验;该方法可以精确采集各种风速及风向角下的输电导线模型的气动参数,提高试验效率,具有较强的工程价值和实际意义。

    小功率风力机气动特性的测量方法

    公开(公告)号:CN110500240B

    公开(公告)日:2020-06-30

    申请号:CN201910921865.4

    申请日:2019-09-27

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明涉及一种小功率风力机气动特性的测量方法,依次包括如下步骤:⑴在风洞中安装风力机支架,在其顶部安装六分量天平;⑵在六分量天平上方安装共同底座,在共同底座的前部上方安装风力机底座;⑶在风力机底座的前部安装风力机,后部安装扭矩仪且与风机轴的后端通过联轴器一相连接;⑷在共同底座的后部上方安装三相异步发电机且与扭矩仪的后轴端通过联轴器二相连接;⑸安装电气系统;⑹启动风洞;⑺采集当前风速及不同转速下风力机的六种载荷分量、扭矩、叶片各测点的表面压力;⑻改变风洞风速,待风洞风速稳定后,重复步骤⑺,直至所需测量的各风速下均完成测量。该方法可以精确采集各种风速及转速下的风力机六种载荷分量和扭矩等参数。

    一种安装于风力机塔筒的降噪装置及风力机

    公开(公告)号:CN111237137A

    公开(公告)日:2020-06-05

    申请号:CN202010114523.4

    申请日:2020-02-25

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了风力机降噪装置技术领域,具体涉及一种安装于风力机塔筒的降噪装置及风力机,旨在解决现有技术中叶片噪声经塔筒反射后增大了叶片噪声的声压级同时叶片噪声引发塔筒振动产生二次噪声的技术问题。降噪组件通过安装组件安装在塔筒上;安装组件包括上支撑环板和下支撑环板,上支撑环板和下支撑环板分别通过螺栓与塔筒的安装法兰连接,下支撑旋转环板与下支撑环板滑动连接,降噪组件安装在上支撑环板和下支撑旋转环板之间且降噪组件随下支撑旋转环板同步绕塔筒的轴线转动;通过在风力机塔筒上设置降噪装置,减少了风力机塔筒对叶片噪声的反射,同时减少了由叶片噪声引发风力机塔筒振动产生的二次噪声。

    基于多体系统传递矩阵法的舵面系统非线性颤振模型建模方法

    公开(公告)号:CN110889169A

    公开(公告)日:2020-03-17

    申请号:CN201911155418.9

    申请日:2019-11-22

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多体系统传递矩阵法的舵面系统非线性颤振模型建模方法,包括以下过程:基于多体系统传递矩阵法推导弯扭耦合梁传递矩阵;建立系统的总传递方程,并求解圆频率和振型;使用Theodorsen非定常流理论,建立舵面系统的运动控制方程;考虑间隙非线性和摩擦非线性,建立基于MSTMM的体动力学方程,得到系统非线性颤振模型;求解系统非线性颤振模型,得到舵面系统振动时域响应。本发明解决了线性颤振计算方法不能准确预测非线性系统颤振响应的问题,实现舵面系统非线性颤振响应的快速求解。

    基于综合关联改进型DE算法的风力机翼型最优LQR控制方法

    公开(公告)号:CN109695540A

    公开(公告)日:2019-04-30

    申请号:CN201811523715.X

    申请日:2018-12-13

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于综合关联改进型DE算法的风力机翼型最优LQR控制方法。首先将水平风力机翼型非线性系统的微分方程转换成状态空间方程的表达形式,便于应用LQR控制方法,然后利用最优LQR控制方法,将风力机翼型多自由度振动控制最大化和驱动量最小化问题等价成二次型性能指标加权项的优化整定问题,最后基于相似性和相关性概念创新性地设计出综合关联改进型DE算法,用于自适应整定LQR控制器最佳加权项,实现多种风况下风力机翼型最优LQR控制的快速性、有效性和鲁棒性。

    基于差分进化逆辨识的尾缘襟翼内模PID控制参数的优化方法

    公开(公告)号:CN107942681A

    公开(公告)日:2018-04-20

    申请号:CN201711390563.6

    申请日:2017-12-21

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 基于差分进化逆辨识的尾缘襟翼内模PID控制参数的优化方法,属于风力机叶片高效安全运行控制技术领域。首先在基于尾缘襟翼的智能叶片系统的输入端和输出端分别收集用于辨识的采样数据;然后利用采样数据和差分进化算法对智能叶片系统的等效模型进行优化辨识;再通过差分进化算法对智能叶片系统的等效逆模型进行优化辨识;最后利用辨识得到的最优模型参数和最优逆模型参数获取内模PID控制器的最优控制参数。本发明能够快速、准确地获得尾缘襟翼内模PID控制的优化参数,从而达到提高尾缘襟翼控制效果的目的。

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