[發(fā)明專利]一種風電機組槳距系統(tǒng)故障識別方法

在審

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• 申請日: 2020-07-30
• 公開（公告）號: CN111878321A
• 公開（公告）日: 2020-11-03
• 發(fā)明（設計）人: 高在瑞;吳小進;王文成
• 申請（專利權(quán)）人: 濰坊學院
• 主分類號: F03D17/00
• 分類號: F03D17/00;F03D7/00
• 代理公司: 哈爾濱市陽光惠遠知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 23211
• 代理人: 彭素琴

本發(fā)明公開了一種風電機組槳距系統(tǒng)故障識別方法，屬于故障識別技術領域。所述方法包括根據(jù)風力發(fā)電機的槳距子系統(tǒng)的狀態(tài)向量，建立槳距子系統(tǒng)的系統(tǒng)模型，并根據(jù)系統(tǒng)模型確定測量輸出向量；定義正多胞體O，并對估計狀態(tài)進行初始化；設計正多胞體卡爾曼濾波器對槳距子系統(tǒng)狀態(tài)進行估計，并利用正多胞體對受未知干擾影響的狀態(tài)集合進行描述，使得所估計出的風電機組槳距子系統(tǒng)狀態(tài)更貼近于實際的工作狀態(tài)；當槳距子系統(tǒng)發(fā)生故障時，采用貝葉斯理論和模型匹配方法實現(xiàn)故障識別過程，即通過故障類型的匹配概率完成故障識別，提高了故障診斷效率。

技術領域

本發(fā)明涉及一種風電機組槳距系統(tǒng)故障識別方法，屬于故障識別技術領域。

背景技術

風電能源作為一種可循環(huán)再生的綠色能源，逐漸成為新能源開發(fā)利用的主流。風力發(fā)電機組(簡稱風電機組)作為風力發(fā)電的主要實現(xiàn)設備，保障其正?？煽窟\行具有重要意義。風力發(fā)電機組包括風輪和風力發(fā)電機等部分，風力發(fā)電機的槳距子系統(tǒng)作為風力發(fā)電系統(tǒng)中控制系統(tǒng)的重要組成部分，用于控制槳葉槳距角變換，因此為了保障風力發(fā)電系統(tǒng)的正?？煽窟\行，需要對槳距子系統(tǒng)進行故障診斷。

傳統(tǒng)基于卡爾曼濾波或貝葉斯方法的故障診斷方法一般都是基于假設系統(tǒng)干擾和測量噪聲服從某種概率分布的前提，而在實際工業(yè)控制過程中，系統(tǒng)干擾和測量噪聲分布的先驗信息很難得到，因此，研究學者們假設干擾和噪聲未知但有界提出了集員估計方法，由于該方法符合實際工業(yè)系統(tǒng)過程干擾和噪聲的特性，因此得到了深入研究和廣泛應用，如魯棒控制，機器人定位和故障診斷等領域。

上述方法在故障識別階段，常用模型匹配的方法，即假設估計狀態(tài)和真實狀態(tài)的誤差在連續(xù)的時間長度內(nèi)都滿足一定的條件來實現(xiàn)故障識別，但是要直到滿足這一條件才能完成故障識別，所以會使故障識別速度變慢，從而降低了故障診斷效率。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有基于模型匹配的故障識別方法存在的故障診斷效率低的問題，本發(fā)明提供了一種風電機組槳距系統(tǒng)故障識別方法，通過設計正多胞體卡爾曼濾波器對系統(tǒng)狀態(tài)進行估計，之后采用貝葉斯理論和模型匹配相結(jié)合的方法實現(xiàn)故障識別，即通過故障類型的匹配概率完成故障識別，相較于傳統(tǒng)的模型匹配方法，提高了故障診斷效率。

一種風電機組槳距系統(tǒng)故障識別方法，所述方法包括：

根據(jù)風電機組的槳距子系統(tǒng)的狀態(tài)向量，建立槳距子系統(tǒng)的系統(tǒng)模型，并根據(jù)系統(tǒng)模型確定測量輸出向量；

定義正多胞體O，并確定槳距子系統(tǒng)初始狀態(tài)對應的正多胞體；

設計正多胞體卡爾曼濾波器對槳距子系統(tǒng)狀態(tài)進行估計，并利用正多胞體對受未知干擾影響的狀態(tài)集合進行描述；當槳距子系統(tǒng)發(fā)生故障時，采用貝葉斯理論和模型匹配方法實現(xiàn)故障識別過程。

可選的，所述根據(jù)風電機組的槳距子系統(tǒng)的狀態(tài)向量，建立槳距子系統(tǒng)的系統(tǒng)模型，包括：

建立式(1)所示的系統(tǒng)模型；

其中，β表示槳距角，β_a表示已知的槳速度，β_r表示槳距參考值，表示槳距角的狀態(tài)變量，表示槳速度的狀態(tài)變量，ω_n和ζ為已知的系統(tǒng)參數(shù)，分別表示槳距子系統(tǒng)的自然頻率和阻尼系統(tǒng)。

可選的，所述根據(jù)系統(tǒng)模型確定測量輸出向量，包括：

將式(1)所示的槳距子系統(tǒng)的系統(tǒng)模型表示為連續(xù)的時間狀態(tài)空間方程：

其中x＝[ββ_a]^T，u＝β_r，v和w分別為過程干擾和測量噪聲，設定采樣時間Ts對系統(tǒng)離散化，得到：