風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障特征及基于警報信號的故障診斷研究.pdf

1、隨著風(fēng)電發(fā)展規(guī)模的不斷擴(kuò)大和技術(shù)發(fā)展的日趨成熟，提高風(fēng)電設(shè)備的可靠性將成為我國風(fēng)電領(lǐng)域發(fā)展要求和必然趨勢。本文主要對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的不同控制策略下的故障表征提取和基于警報信號的故障診斷進(jìn)行研究，致力于提高風(fēng)電機(jī)組的可靠性。
　　為了對比不同控制策略下，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的故障表征，本文利用MATLAB Simulink建立分別建立最優(yōu)尖速比控制策略和最優(yōu)轉(zhuǎn)矩控制策略下的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組整機(jī)模型，以齒輪箱故障引起的傳動效率降低為故障模式，分別提

2、取健康狀態(tài)下和齒輪箱傳動效率90％和80％的功率、電機(jī)轉(zhuǎn)矩和機(jī)械轉(zhuǎn)矩，然后，對不同控制策略下的這些故障表征做對比，并分析結(jié)果的成因，為后面的警報信號的故障診斷研究做準(zhǔn)備。
　　警報信號作為SCADA數(shù)據(jù)的一部分常常的得不到有效利用，本文對比了傳統(tǒng)的高頻信號故障診斷方法，提出了基于低頻信號SCADA警報信號的故障診斷方法。警報并不等同于故障，由于風(fēng)電系統(tǒng)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)且系統(tǒng)內(nèi)各個子部件聯(lián)系緊密，當(dāng)發(fā)生故障時，其之間相互影響，進(jìn)而導(dǎo)

3、致批量警報的發(fā)生。因此，本文通過模糊決策方法研究出一種根源警報查找方法，可以在大量警報中找出根源警報所在。然而，這時警報并沒有和故障聯(lián)系，無法使維修者提前制定維修方案，因而本文又提出了一種DS證據(jù)理論的故障診斷方法，首先將維修記錄中的故障作為樣本空間，利用維修記錄和警報信號利用貝葉斯方法提取基本概率分配函數(shù)(BPA)，然后利用改進(jìn)后的DS證據(jù)理論進(jìn)行故障診斷，使警報與故障聯(lián)系，維修者可以從警報信號中診斷出故障的具體形式，從而指導(dǎo)維修者及