本文關(guān)鍵詞： 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組 不同控制策略 故障表征 SCADA警報信號 DS證據(jù)理論 故障診斷 可靠性　出處：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：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MATLABSimulink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)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)維修者及時制定維修方案,節(jié)約時間和成本。最后,本文將DS證據(jù)理論故障診斷方法,進(jìn)行MATLAB GUI界面化編程,并對該方法進(jìn)行了橫向驗證,驗證了該方法具有可行性、有效性和準(zhǔn)確性。通過本文的研究,為未來風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的可靠性提高提供了充足的理論基礎(chǔ)。
[Abstract]:With the continuous expansion of the scale of wind power development and technology development is becoming more and more mature. Improving the reliability of wind power equipment will become the development requirement and inevitable trend of wind power field in China. This paper mainly studies the fault representation extraction and fault diagnosis based on alarm signal under different control strategies of wind turbine. Research. To improve the reliability of wind turbine units, in order to compare the different control strategies, wind turbine fault characterization. In this paper, MATLABSimulink is used to establish the wind turbine model under the optimal speed ratio control strategy and the optimal torque control strategy, respectively. The transmission efficiency caused by the gearbox failure is reduced as the fault mode, and the power, motor torque and mechanical torque of the gearbox transmission efficiency 90% and 80% in the healthy state and the gearbox transmission efficiency are extracted respectively. Then the motor torque and the mechanical torque are extracted. The fault characteristics under different control strategies are compared, and the causes of the results are analyzed. As part of the SCADA data, the alarm signal is often not used effectively. This paper compares the traditional high-frequency signal fault diagnosis method. A fault diagnosis method based on low-frequency signal SCADA alarm signal is proposed. Warning is not equivalent to fault because wind power system is a complex system and each sub-component of the system is closely related. When the fault occurs, it affects each other, which leads to the occurrence of batch alerts. Therefore, this paper studies a method of finding source alerts by fuzzy decision method. The source alert can be found in a large number of alerts. However, at this point, the alarm is not linked to the failure and does not enable the repairman to develop a maintenance plan in advance. Therefore, a fault diagnosis method based on DS evidence theory is proposed in this paper. Firstly, the fault in maintenance record is taken as sample space. The basic probability distribution function (BPAA) is extracted by using the Bayesian method and the improved DS evidence theory is used for fault diagnosis to link the alarm with the fault. The maintainer can diagnose the specific form of the fault from the alarm signal, so as to guide the maintainer to make the maintenance plan in time, save time and cost. Finally, the paper presents the fault diagnosis method of DS evidence theory. The interface programming of MATLAB GUI is carried out, and the method is verified horizontally, which proves that the method is feasible, effective and accurate. It provides sufficient theoretical basis for improving the reliability of wind turbine in the future.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM315

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本文編號：1452699