基于模糊識別的風電雙饋異步電機故障診斷方法的研究

【摘要】：風電機組雙饋異步電機是風電機組的重要組成部分,是風電機組實現(xiàn)變速恒頻的重要設(shè)備,雙饋異步電機的正常運行關(guān)系著機組的運行安全。由于風電場環(huán)境惡劣、工況多變,導(dǎo)致發(fā)電機故障頻發(fā),而風電場一般位置偏遠,設(shè)備一旦損壞,備件和更換設(shè)備的周期長。如果能夠及早的發(fā)現(xiàn)發(fā)電機的故障,診斷出具體故障模式,并及時的調(diào)整運行模式和施行維修措施,能夠縮短維修時間,降低維修費用。國內(nèi)外已經(jīng)針對風電機組雙饋異步電機的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷進行了大量的研究工作,并且隨著研究工作的向前推進,有些研究成果已經(jīng)產(chǎn)品化,并運用到風電場中,由于研究不夠深入,功能不夠完善,常有誤報,漏報故障的事件發(fā)生,主要原因是現(xiàn)有的系統(tǒng)主要是進行設(shè)定閾值報警,觀看數(shù)據(jù)趨勢變化,并沒有將監(jiān)測參數(shù)和工況聯(lián)系起來,閾值的設(shè)定不夠合理。而且這些系統(tǒng)給出的診斷結(jié)果只是一個初步的診斷,沒有定位到具體的故障模式,不利于后續(xù)的維修計劃的實施。本文在對模糊識別理論研究的基礎(chǔ)上,提出了一套適用于風電雙饋異步電機的多元模糊故障診斷流程。在流程的指導(dǎo)下,首先研究了雙饋異步電機的結(jié)構(gòu)特點和工作原理,并確定發(fā)電機典型的故障模式,包括轉(zhuǎn)子不平衡、轉(zhuǎn)子不對中、軸承故障、定子繞組匝間短路、轉(zhuǎn)子繞組匝間短路。建立發(fā)電機系統(tǒng)典型故障的動力學模型,對不同的故障模式進行故障機理分析,研究故障發(fā)生時的多元故障征兆,結(jié)合故障樹分析,得出故障原因和對應(yīng)的維修措施,建立每種故障的故障知識庫。結(jié)合風電機組變工況運行特性,提出了基于角域信號重采樣和階比分析的頻域特征提取方法和基于運行工況辨識和概率分布特性的時域特征提取方法,選定與振動參數(shù)、溫度參數(shù)和電氣參數(shù)相關(guān)的運行參數(shù),來劃定運行區(qū)間,根據(jù)區(qū)間數(shù)據(jù)的高斯分布特性,來劃定各運行區(qū)間特征參數(shù)閾值。綜合考慮故障模式的多種故障征兆,結(jié)合模糊識別方法,研究融合多種故障征兆的多元模糊故障診斷方法,避免單一參數(shù)識別故障的片面性和不準確性,達到對系統(tǒng)故障進行準確識別的目的。識別出故障后,合理的調(diào)整運行方式和安排維修措施。在故障特征提取方法、故障模式識別方法和故障知識庫的基礎(chǔ)上,結(jié)合現(xiàn)場實際情況,研究開發(fā)發(fā)電機的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng),作為“風電機組在線狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)TCMM V1.0"大系統(tǒng)的模塊到現(xiàn)場實際應(yīng)用,是理論與工程實際相結(jié)合。 【關(guān)鍵詞】：雙饋異步電機 特征提取 角域重采樣 階比分析 故障診斷 多元模糊識別
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM343
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 課題研究背景及研究的目的和意義11-12
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.1 故障診斷方法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 發(fā)電機故障診斷研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文的研究內(nèi)容14-15
• 第2章 風電雙饋異步電機故障研究15-40
• 2.1 雙饋異步電機結(jié)構(gòu)特點和工作原理15-16
• 2.2 雙饋異步發(fā)電機故障機理分析16-23
• 2.2.1 轉(zhuǎn)子不平衡故障16-18
• 2.2.2 轉(zhuǎn)子不對中故障18-20
• 2.2.3 軸承故障20-22
• 2.2.4 定子和轉(zhuǎn)子繞組匝間短路故障22-23
• 2.3 發(fā)電機故障FMEA分析23-32
• 2.4 發(fā)電機故障FTA分析32-39
• 2.5 本章小結(jié)39-40
• 第3章 基于多元模糊識別的風電雙饋異步電機故障診斷40-69
• 3.1 多元模糊診斷方法的總體思路40-45
• 3.1.1 模糊理論簡介40-42
• 3.1.2 模糊模式識別42-44
• 3.1.3 風電雙饋異步電機模糊故障診斷流程44-45
• 3.2 發(fā)電機故障征兆提取方法45-57
• 3.2.1 基于角域重采樣和階比分析的頻域特征提取方法45-50
• 3.2.2 基于運行工況辨識和概率分布統(tǒng)計的時域特征提取方法50-57
• 3.3 多元模糊征兆集的建立57-59
• 3.4 多元模糊識別故障診斷59-60
• 3.5 多元模糊識別故障診斷仿真案例60-67
• 3.6 本章小結(jié)67-69
• 第4章 風電發(fā)電機故障診斷系統(tǒng)的開發(fā)69-78
• 4.1 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境69-70
• 4.2 系統(tǒng)開發(fā)路線70-71
• 4.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)獲取方案71-74
• 4.3.1 振動信號獲取方案71-72
• 4.3.2 SCADA數(shù)據(jù)的獲取和傳輸72-73
• 4.3.3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)73-74
• 4.4 系統(tǒng)功能74-77
• 4.4.1 發(fā)電機實時數(shù)據(jù)監(jiān)測功能74-75
• 4.4.2 發(fā)電機故障診斷功能75-76
• 4.4.3 故障報表管理功能76
• 4.4.4 發(fā)電機故障知識庫功能76-77
• 4.5 本章小結(jié)77-78
• 第5章 結(jié)論與展望78-80
• 5.1 總結(jié)78-79
• 5.2 展望79-80
• 參考文獻80-83
• 在校期間發(fā)表的學術(shù)論文和參加科研情況83-84
• 致謝84

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