基于解析模型的風(fēng)力發(fā)電機組魯棒故障診斷方法研究.pdf

1、目前風(fēng)力發(fā)電機的故障檢測基本采用傳統(tǒng)的定時巡檢方法，這種方法檢測效率較低，且無法發(fā)現(xiàn)潛在故障，需要對風(fēng)力發(fā)電機的故障診斷方法進行進一步的研究。而常用的基于信號的故障診斷方法在應(yīng)用于結(jié)構(gòu)復(fù)雜的風(fēng)力發(fā)電機上也有一定的局限性?；诮馕瞿Ｐ偷墓收显\斷方法，能發(fā)現(xiàn)潛在故障并容易分離故障，將其應(yīng)用到風(fēng)力發(fā)電機的故障診斷中能有效提高診斷效率。本論文以三葉片水平軸風(fēng)力發(fā)電機為研究對象，針對風(fēng)力發(fā)電機組工作環(huán)境惡劣、測量參數(shù)容易受到噪音干擾的特點，研究了

2、風(fēng)力發(fā)電機組魯棒故障診斷方法，以達到提高風(fēng)力發(fā)電機系統(tǒng)故障診斷的快速性和智能化水平的目的，主要工作如下:
　　(1)對現(xiàn)有的故障診斷方法和基于模型的故障診斷方法進行了綜述，介紹了常用的確定性系統(tǒng)生成殘差的方法，不確定性系統(tǒng)的魯棒殘差生成方法以及閾值的選取方法和故障隔離方法。建立了風(fēng)力發(fā)電機組變槳機構(gòu)、傳動系統(tǒng)和轉(zhuǎn)換器基于狀態(tài)空間方程的數(shù)學(xué)模型。
　　(2)針對變槳機構(gòu)和轉(zhuǎn)換器系統(tǒng)容易受到外界噪聲影響的實際情況，設(shè)計采用卡爾曼

3、濾波器作為殘差產(chǎn)生器，使殘差信號的方差達到最小。采用極大似然變換的方法進行了閾值的設(shè)置并通過多傳感器方法進行了傳感器故障和執(zhí)行器故障的隔離。
　　(3)針對傳動系統(tǒng)實際模型中既要受到風(fēng)速這一未知輸入的影響又要受到外界噪聲干擾影響的實際情況，設(shè)計了一種改進的未知輸入觀測器作為殘差產(chǎn)生器，該殘差產(chǎn)生器結(jié)合未知輸入觀測器和卡爾曼濾波器的優(yōu)點，可以達到解耦干擾并降低噪聲的效果。在產(chǎn)生出殘差信號后，采用極大似然比的方法進行了閾值的設(shè)定并采用