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：在Gleeble-3500热模拟试验机上，采用热压缩变形研究了Inconel690合金的高温变形特性。实验中变形温度为1100-1250℃,应变速率为1．0～60S^-1，变形程度为0．7。实验表明，该合金在高温下塑性良好，变形温度和变形速率对其高温塑性影响不大，但对动态再结晶影响明显。利用试验得到了真实应力-应变曲线，计算了该合金的变形激活能等热变形常数，得到了双曲正弦形式的热变形本构方程，检验计算证明，此方程较好地描述该合金的变形特点。

简介：针对风力发电机常见的速度传感器故障,建立了传动系统的降阶模型,研究了改进滑模观测器（SMO）的故障检测方法。采用饱和函数削弱抖振对滑模动态的影响,将发电机转速测量差值引入滑模输入信号的设计中,使滑模增益自动调节;同时,利用线性矩阵不等式（LMI）可行性问题设计反馈矩阵。通过对比观测器输出值计算残差估计值,结合最大似然比确定的阈值实现系统故障的有效检测。仿真结果表明所提出的方法能有效检测出风力发电机速度传感器故障。