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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(guó)風(fēng)電領(lǐng)域發(fā)展要求和必然趨勢(shì)。本文主要對(duì)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(bào)信號(hào)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(duì)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(dòng)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(dòng)效率90%和80%的功率、電機(jī)轉(zhuǎn)矩和機(jī)械轉(zhuǎn)矩,然后,對(duì)不同控制策略下的這些故障表征做對(duì)比,并分析結(jié)果的成因,為后面的警報(bào)信號(hào)的故障診斷研究做準(zhǔn)備。
警報(bào)信號(hào)作為SCADA數(shù)據(jù)的一部分常常的得不到有效利用,本文對(duì)比了傳統(tǒng)的高頻信號(hào)故障診斷方法,提出了基于低頻信號(hào)SCADA警報(bào)信號(hào)的故障診斷方法。警報(bào)并不等同于故障,由于風(fēng)電系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)且系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)子部件聯(lián)系緊密,當(dāng)發(fā)生故障時(shí),其之間相互影響,進(jìn)而導(dǎo)
3、致批量警報(bào)的發(fā)生。因此,本文通過(guò)模糊決策方法研究出一種根源警報(bào)查找方法,可以在大量警報(bào)中找出根源警報(bào)所在。然而,這時(shí)警報(bào)并沒(méi)有和故障聯(lián)系,無(wú)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(bào)信號(hào)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(bào)與故障聯(lián)系,維修者可以從警報(bào)信號(hào)中診斷出故障的具體形式,從而指導(dǎo)維修者及
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