基于数据的风车故障诊断与容错控制

发布时间：2018-01-13 17:34

本文关键词：基于数据的风车故障诊断与容错控制　出处：《哈尔滨工业大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：随着21世纪经济全球化的深入发展和市场竞争压力的日趋加剧,人类对能源的需求不断增加,能源危机显得愈发明显。风能作为清洁、环保、可再生的能源受到了世界各国的关注,风力发电机作为有效利用风能的手段也得到了长足的发展,风能转换效率提高,风车单机容量逐渐变大,风车的自动化程度明显提高,系统内设备与工况也变得愈加复杂。伴随而来的不确定性以及系统中可能存在的各种扰动,均会导致故障或非正常工况的出现。就风力发电机系统而言,风车的非正常工况预报与诊断、容错方法及关键设备维护对这个系统的安全、可靠和经济运行有至关重要的作用。基于机理模型的实时性能监测和故障诊断方法在过去的二十年中,已经得到了飞速发展并形成了一套较为成熟的理论体系。然而,风车日益增加的复杂程度逐渐使得系统的机理模型信息变得难以获取。故而,从系统在实时运行中产生的大量数据入手,将解决实时性能监测问题的方式转向了另一条途径,因此利用测量得到的数据实现故障诊断及容错控制具有重要的理论及实际意义。本文在现有的故障诊断与容错控制方法的基础上,设计了一整套基于数据的风车故障诊断与容错控制方案。在简要研究风车模型的基础上,利用基于偏最小二乘的优选变量方法从风车模型的众多传感器变量中筛选出对本课题故障诊断最有用的若干变量。结合DO观测器、等价向量和子空间辨识理论,设计直接从输入输出数据辨识得到残差产生器重要参数的方案,进一步选择广义似然比处理残差,实现实时检测风车故障。在检测出故障后,选用可能性C均值聚类算法实现故障分类,克服了大多数基于数据的分类方法将未知故障错误分类的问题。成功实现故障分类后,针对不同类型的可容错故障设计不同的容错控制方案。在软测量理论的基础上,设计基于数据的软测量方法,在传感器发生故障后,引入软传感器测量值保障风车的稳定运行;在Youla参数化、互质分解理论的基础上,选用扩展内模控制器,利用输入输出数据设计针对驱动器故障的容错控制器。最后,在Simulink环境下,设计典型风车故障,对本文设计的故障诊断与容错控制方案进行验证,结果显示,本方案能够较为准确的实现风车的在线性能监控,同时在传感器故障和驱动器故障发生后能够在一定程度上保证风车系统继续稳定运行。
[Abstract]:This paper designs a set of fault - tolerant control schemes for fault diagnosis and fault - tolerant control based on data - based methods .

【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM315

【参考文献】