基于憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電變流器故障診斷

【摘要】：目前,能源匱乏與環(huán)境污染上升成為困擾全球發(fā)展的兩個最主要的問題,而風(fēng)能的開發(fā)利用將是緩解這兩大難題的有效途徑。作為風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的核心部件,風(fēng)電變流器的作用主要在于保證在風(fēng)速變化時系統(tǒng)依然能夠發(fā)出頻率、幅值穩(wěn)定的優(yōu)質(zhì)電能。然而,風(fēng)力發(fā)電機組往往都建在偏遠、氣候條件不適宜人類長期居留的戈壁、山區(qū)、草原等地區(qū),且分布面積廣、數(shù)量多,再加上機組體積龐大,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,難以做到日常的例行檢查和維護。風(fēng)電變流器在運行過程中如果發(fā)生故障,輕則致使輸出電壓波形產(chǎn)生畸變從而降低供電質(zhì)量,重則損毀發(fā)電機等昂貴設(shè)備,致使整個風(fēng)電機組癱瘓,甚至?xí)φ麄€電網(wǎng)的安全產(chǎn)生極大的威脅,給國家造成巨大的經(jīng)濟損失。因此,為了避免事故的進一步加劇,減少由此帶來的經(jīng)濟損失,確保風(fēng)電變流器安全、高效、可靠地運行,研究風(fēng)電變流器的故障診斷系統(tǒng)具有十分重要的意義。本文以風(fēng)力機變流器為研究對象,提出將憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于其相關(guān)故障的診斷測試中,并在Matlab/Simulink平臺上建立了一套基于憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)。論文的主要研究工作包括:(1)建立了永磁直驅(qū)式風(fēng)電變流器的Simulink仿真模型,模擬了變流器在正常運行狀態(tài)時的輸出電壓波形,以及單IGBT開路、上下橋臂中的兩只IGBT同時開路、同一半橋的兩只IGBT同時開路、交叉的兩只IGBT同時開路時的輸出電壓波形。在此基礎(chǔ)上,利用小波包分析法對變流器處于不同開路故障下的輸出電壓波形進行了特征提取,經(jīng)過規(guī)范化處理,得到相關(guān)的故障特征向量。(2)利用電壓控制憶阻器作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,簡寫為ANNs)的權(quán)重,在工程思想上提出了基于憶阻器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并給出了整體模型、程序流程、算法、學(xué)習(xí)規(guī)則及各功能單元的設(shè)計方案。最終建立了面向風(fēng)電變流器常見開路故障的整套故障診斷系統(tǒng)。(3)選取基于小波包分析構(gòu)造的故障電壓特征向量作為憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量,對風(fēng)力機變流器的正常運行狀態(tài)以及常見的21種開路故障進行了學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并通過實際工況下變流器的橋臂故障對此診斷系統(tǒng)進行了仿真測試。仿真結(jié)果說明,該系統(tǒng)能較為準確地診斷風(fēng)電變流器一系列常見的開路故障。憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在斷電狀態(tài)下可以“記憶”權(quán)值,對新事物、新模式的自適應(yīng)性更強,更接近與人類大腦的工作方式。將憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于風(fēng)電變流器的故障診斷,在兼顧準確性的同時極大地提高了運行速度,具有一定的工程應(yīng)用價值。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電 變流器 憶阻器 故障診斷 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM315;TM46
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-13
• 1.1 背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 課題研究內(nèi)容及安排12-13
• 第二章 風(fēng)電變流器的結(jié)構(gòu)與故障機理分析13-17
• 2.1 永磁直驅(qū)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及特點13
• 2.2 雙饋感應(yīng)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及特點13-14
• 2.3 風(fēng)電變流器的結(jié)構(gòu)及故障機理14-16
• 2.3.1 風(fēng)電變流器主電路結(jié)構(gòu)14-15
• 2.3.2 風(fēng)電變流器故障產(chǎn)生機理15-16
• 2.4 本章小結(jié)16-17
• 第三章 風(fēng)電變流器的故障仿真17-25
• 3.1 風(fēng)電變流器仿真17-19
• 3.1.1 變流器Simulink模型17
• 3.1.2 高次諧波的濾除17-19
• 3.2 故障數(shù)據(jù)的選取及仿真19-21
• 3.3 故障特征的提取21-24
• 3.3.1 故障特征提取對象的選擇21
• 3.3.2 小波包分析技術(shù)21-22
• 3.3.3 小波包的算法22
• 3.3.4 風(fēng)電變流器故障特征的提取步驟22-24
• 3.4 本章小結(jié)24-25
• 第四章 憶阻器的理論及仿真模型25-30
• 4.1 憶阻器的發(fā)展25-26
• 4.2 憶阻器的基本理論及性質(zhì)26-27
• 4.3 惠普憶阻器模型及其仿真27-29
• 4.4 電壓控制憶阻器模型及其仿真29
• 4.5 本章小結(jié)29-30
• 第五章 基于憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷系統(tǒng)30-43
• 5.1 憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型30-31
• 5.2 憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法31-32
• 5.3 學(xué)習(xí)規(guī)則32
• 5.4 程序設(shè)計流程32-33
• 5.5 憶阻器模塊的設(shè)計33-34
• 5.6 輸入及輸出神經(jīng)元的設(shè)計34-39
• 5.6.1 輸入神經(jīng)元的設(shè)計34-36
• 5.6.2 輸出神經(jīng)元的設(shè)計36-39
• 5.7 獲勝神經(jīng)元判斷模塊的設(shè)計39-40
• 5.8 顯示模塊的設(shè)計40-41
• 5.9 故障診斷系統(tǒng)總體設(shè)計41-42
• 5.10 本章小結(jié)42-43
• 第六章 風(fēng)電變流器故障診斷與仿真結(jié)果43-48
• 6.3 訓(xùn)練憶阻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43-45
• 6.4 診斷風(fēng)電變流器故障45-47
• 6.5 本章小結(jié)47-48
• 第七章 總結(jié)與展望48-49
• 參考文獻49-52
• 致謝52-53
• 附錄53-60

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