基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電變流器故障診斷研究

【摘要】：能源危機(jī)和保護(hù)生態(tài)環(huán)境的大背景下,可再生能源的重要性凸現(xiàn)出來。風(fēng)力發(fā)電技術(shù)是可再生能源發(fā)電技術(shù)中的重要組成部分之一,其中尤以雙饋風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的應(yīng)用最為廣泛。風(fēng)電變流器屬于雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中的核心部件,所以系統(tǒng)對(duì)其可靠性要求也很高。因此,風(fēng)電變流器的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷對(duì)于提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性和效率來說就顯得至關(guān)重要。 首先,文中討論了雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的數(shù)學(xué)建模問題,且分析了風(fēng)力變流器發(fā)生故障所產(chǎn)生的影響,并研究了風(fēng)電變流器開路故障診斷的新方法。建模過程中的重點(diǎn)放在轉(zhuǎn)子側(cè)控制器的控制策略上,而且利用Matlab/Simulink建立了雙饋風(fēng)電機(jī)組的仿真模型。 隨后,文中描述了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和構(gòu)建方法,并對(duì)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中的常用的算法進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹。在離散小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的遞推最小二乘算法(RLS)具有容易陷入局部最小,收斂速度慢等缺點(diǎn),影響了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練效率。因此,本文在遞推最小二乘算法的基礎(chǔ)上做出了一定的改進(jìn),提出了變加權(quán)變學(xué)習(xí)率的遞推最小二乘算法,并將該算法應(yīng)用于離散小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,在收斂精度和收斂速度兩方面,變加權(quán)變學(xué)習(xí)率的遞推最小二乘算法均優(yōu)于遞推最小二乘算法。 最后,模擬雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)在變流器正常和故障條件下的運(yùn)行狀態(tài),研究了變流器發(fā)生開路故障后對(duì)發(fā)電系統(tǒng)的影響。在對(duì)變流器發(fā)生開路故障后各變量如:轉(zhuǎn)子相電流、電磁轉(zhuǎn)矩等進(jìn)行了分析后,選擇轉(zhuǎn)子相電流作為采集樣本的變量,而后成功訓(xùn)練好小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而完成了基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開路故障診斷仿真實(shí)驗(yàn)。最終實(shí)驗(yàn)表明,運(yùn)用變加權(quán)變學(xué)習(xí)率的遞推最小二乘算法訓(xùn)練的離散小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確地識(shí)別出開路故障的類型。 【關(guān)鍵詞】：雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng) 風(fēng)電變流器 故障診斷 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：TM46
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 論文的研究背景及意義8-10
• 1.2 國內(nèi)外風(fēng)力發(fā)電技術(shù)研究10-12
• 1.2.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)技術(shù)研發(fā)現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 變流器故障診斷技術(shù)現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文的主要內(nèi)容12-13
• 2 雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)建模13-29
• 2.1 雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的組成及運(yùn)行原理13-16
• 2.1.1 雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)13-14
• 2.1.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行原理14-16
• 2.2 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型16-19
• 2.3 轉(zhuǎn)子測(cè)控制器控制策略及算法設(shè)計(jì)19-28
• 2.3.1 定子磁鏈估計(jì)21-23
• 2.3.2 轉(zhuǎn)子側(cè)變換器的控制策略23-26
• 2.3.3 轉(zhuǎn)子側(cè)控制器的算法設(shè)計(jì)26-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及算法29-38
• 3.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29-33
• 3.1.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造29-31
• 3.1.2 小波基函數(shù)的選擇31-32
• 3.1.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層節(jié)點(diǎn)數(shù)的確定32-33
• 3.1.4 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的初始化33
• 3.2 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法33-37
• 3.2.1 最小二乘算法33-35
• 3.2.2 指數(shù)加權(quán)遞推最小二乘算法35-36
• 3.2.3 變學(xué)習(xí)率變加權(quán)遞推最小二乘算法36-37
• 3.3 本章小結(jié)37-38
• 4 雙饋風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中變流器的故障診斷38-55
• 4.1 變流器開路故障對(duì)系統(tǒng)的影響及分析38-48
• 4.1.1 單個(gè)功率開關(guān)發(fā)生開路故障對(duì)系統(tǒng)的影響40-44
• 4.1.2 單相功率開關(guān)發(fā)生開路故障對(duì)系統(tǒng)的影響44-48
• 4.2 開路故障診斷仿真實(shí)驗(yàn)48-53
• 4.2.1 變流器的故障診斷方案48-49
• 4.2.2 樣本采集49-50
• 4.2.3 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練50-52
• 4.2.4 開路故障診斷能力驗(yàn)證及實(shí)驗(yàn)分析52-53
• 4.3 改進(jìn)算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷結(jié)果分析53-54
• 4.4 本章小結(jié)54-55
• 5 總結(jié)與展望55-57
• 5.1 總結(jié)55
• 5.2 展望55-57
• 致謝57-58
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 附錄62-63
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄62
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間取得的科研成果目錄62-63

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基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異步電機(jī)故障診斷    胡博;陶文華;崔博;白一彤;尹旭;

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基于遺傳算法的小波網(wǎng)絡(luò)在變壓器故障診斷中的應(yīng)用研究    王南蘭

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基于模糊小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多輥熱連軋產(chǎn)品質(zhì)量控制    袁月春

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基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路故障診斷技術(shù)研究    康輝

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