[發明專利]基于模糊Petri網的風電機組液壓變槳系統故障診斷方法

有效

• 申請號: 201310182102.5
• 申請日: 2013-05-16
• 公開（公告）號: CN103278328A
• 公開（公告）日: 2013-09-04
• 發明（設計）人: 楊錫運;李金霞;陳嵩;肖運啟
• 申請（專利權）人: 華北電力大學
• 主分類號: G01M15/00
• 分類號: G01M15/00
• 代理公司: 北京眾合誠成知識產權代理有限公司 11246
• 代理人: 薄觀玖

技術領域

本發明涉及一種基于模糊Petri網的風電機組液壓變槳系統故障診斷方法，屬于風電機組液壓變槳系統故障診斷技術領域。?

背景技術

隨著能源和環境危機，風力發電作為一種可再生能源發電的形式，受到各國的普遍關注。提高我國風電設備的技術水平和制造能力，降低風力發電成本，增強其市場競爭力，降低風電場的運營成本，是目前我國各大風機廠家和運營商的共同愿望。風電機組單機容量隨著風電發展規模的不斷擴大而日益增大，但頻發的故障使機組年平均發電時間縮短，設備檢修時間變長，導致機組故障檢修成本很高。對于風電場運營商，如何提高風電機組的利用率，減少機組的突發事故率，進而縮短機組故障停機時間，越來越成為一項十分迫切的任務。由于風電機組所處環境惡劣，溫度、風沙、氣候變化等都會影響設備性能，因此加強對風電機組故障診斷方法的研究，確保風電機組的安全運行具有重要意義。?

在風電機組中，液壓系統以其響應頻率快、扭矩大、便于集中布置和集成化等優點，在氣動剎車、機械剎車、偏航驅動、偏航剎車、變轉速、變槳距控制等方面進行了廣泛的應用。然而，大功率風力機的液壓系統一旦發生故障，維修難度較大。掌握大功率風力機的液壓系統故障診斷與分析技術，提供風電機組故障判斷的科學依據，準確評估機組的可靠性，從而可以合理制定檢修計劃，開展檢修任務，對于指導機組優化運行，避免對機組故障診斷的盲目性等，意義重大。?

Petri網模型能將系統抽象的、離散的各個狀態用具體的圖像模型表示出來，兼具了圖形化建模能力和數學計算能力，不僅在系統描述和動態性能分析方面具有獨到之處，而且在人工智能領域的知識表示和診斷推理方面也得到了廣泛的應用。在故障診斷系統中，故障的產生和傳播是一個典型的動態過程，利用Petri網可以很好地描述故障的產生和傳播過程。考慮到故障受外界復雜環境影響使其描述具有不確定性或模糊性，為了使Petri網具有模糊推理能力，本發明提出了一種模糊Petri網風電機組液壓變槳系統故障診斷方法以滿足故障診斷的要求。?

發明內容

模糊Petri網（Fuzzy?Petri?Nets）作為對離散事件動態系統建模和分析的重要工具，是構造模糊產生式規則的良好圖形建模工具，利用FPN可以對規則庫狀態的變化特性在不同?的層面上進行并行分析和模糊推理。為了使Petri網具有模糊推理的能力，本發明提出一種模糊Petri網風電機組液壓變槳系統故障診斷方法。?

一種基于模糊Petri網的風電機組液壓變槳系統故障診斷方法，包括以下步驟：?

1）建立風電機組液壓變槳系統的模糊Petri網模型，以系統全面的描述液壓變槳系統的故障傳播的過程。?

先要確定故障模型的頂事件,即給出的故障事件，再找出事件發生的直接原因；依此類推，直到找出導致系統故障的最底層原因，建立液壓變槳距系統的故障Petri網模型。?

2）根據模糊Petri網模型及庫所間的邏輯關系，獲得液壓變槳系統各故障庫所的可達集合、立即可達集合和相鄰庫所集合。?

在模糊推理算法中，需要對模糊Petri網中的各個庫所建立可達集合RS(P_i)﹑立即可達集合IRS(P_i)以及相鄰庫所集合AP(P_ij)。一個庫所的可達集合RS(P_i)是庫所P_i觸發一系列變遷后能夠到達的庫所集合，即庫所P_i經過一個或多個變遷只要能夠達到的集合都可以組成該庫所的可達集合RS(P_i)；立即可達集IRS(P_i)是庫所P_i觸發一個變遷t_i后就能夠達到的庫所集合，即庫所P_i只能夠經過一次變遷而不是經過多次變遷轉移達到的集合從而實現立即可達的目的；相鄰庫所集AP(P_ij)是許多同庫所P_i一樣經過一個變遷便能夠立即達到的集合，即對于一個有多輸入庫所的變遷來說，除了該輸入庫所P_i，其他經過該變遷的庫所所組成的集合就構成了該庫所的相鄰庫所集合AP(P_ij)。?

3）風電機組液壓變槳機構的故障診斷?

通過分析故障庫所的可達集合、立即可達集合和相鄰庫所集合，根據模糊產生式規則、變遷觸發規則和模糊推理算法，進行模糊反向并行推理過程，確定故障產生原因并得到故障庫所可信度，實現風電機組液壓變槳距系統故障診斷。?