風(fēng)電變流器主電路故障診斷監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究

【摘要】：永磁直驅(qū)風(fēng)電系統(tǒng)由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、技術(shù)可靠和維護(hù)成本低等優(yōu)點(diǎn),得到了廣泛的應(yīng)用。其結(jié)構(gòu)中雖然省去了雙饋風(fēng)電系統(tǒng)中故障率較高的齒輪箱,但全功率變流器也是故障率很高的部件之一,研究其故障診斷監(jiān)視系統(tǒng)對(duì)風(fēng)電系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要意義。目前的風(fēng)電故障診斷監(jiān)視系統(tǒng)仍有人力耗費(fèi)大、受環(huán)境影響大、診斷不準(zhǔn)確等問(wèn)題需要解決。 本文以風(fēng)電變流器主電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)為二極管整流器+升壓斬波器+電壓源型PWM逆變器的永磁直驅(qū)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)為研究對(duì)象,建立一套風(fēng)電變流器的故障診斷監(jiān)視系統(tǒng)。 首先,本文建立永磁直驅(qū)風(fēng)電系統(tǒng)模型,選取風(fēng)電變流器的三相輸出電流來(lái)提取故障特征。在Matlab/Simulink軟件下對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)正常運(yùn)行以及25種斷路故障狀態(tài)分別進(jìn)行仿真,得到正常運(yùn)行和不同故障下的電流波形。采用小波分析對(duì)三相輸出電流進(jìn)行分解、重組,提取各相能量值,同時(shí)結(jié)合電流平均值參數(shù),構(gòu)造故障特征向量,并將所有的故障特征向量列表。 其次,本文選取基于小波分析和電流平均值參數(shù)構(gòu)造的故障特征向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量。根據(jù)故障特征向量表和期望特征,確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),對(duì)確定好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)含有噪聲的故障現(xiàn)象進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證了系統(tǒng)具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。 最后,本文采用LabVIEW編寫故障診斷監(jiān)視系統(tǒng)的監(jiān)視界面。然后通過(guò)LabVIEW的仿真工具包將Matlab的風(fēng)電模型和監(jiān)視界面鏈接起來(lái),系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)顯示仿真模型中風(fēng)電變流器的故障,并進(jìn)行仿真驗(yàn)證。 本文將小波變換良好的時(shí)頻局域化特性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能相結(jié)合,運(yùn)用于故障診斷系統(tǒng),使得整個(gè)系統(tǒng)具有較強(qiáng)的逼近能力和容錯(cuò)能力。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電變流器 永磁直驅(qū) 故障診斷 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：TM614;TP277
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-16
• 1.1 風(fēng)力發(fā)電的發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.2 研究風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)故障診斷的目的與意義12-13
• 1.3 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的故障診斷研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 本文主要內(nèi)容及篇章安排14-15
• 1.5 研究方法15-16
• 第2章 永磁直驅(qū)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的建模16-26
• 2.1 引言16
• 2.2 風(fēng)力機(jī)的模型分析16-18
• 2.3 機(jī)側(cè)變流器的結(jié)構(gòu)及其控制18-19
• 2.4 網(wǎng)側(cè)逆變器的結(jié)構(gòu)及其控制19-21
• 2.5 風(fēng)電系統(tǒng)的整體模型21-22
• 2.6 永磁直驅(qū)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的仿真分析22-25
• 2.7 本章小結(jié)25-26
• 第3章 風(fēng)電變流器的故障仿真26-34
• 3.1 引言26
• 3.2 風(fēng)電變流器的故障分析26-28
• 3.3 風(fēng)電變流器的故障仿真28-33
• 3.4 本章小結(jié)33-34
• 第4章 基于小波分析的風(fēng)電變流器故障特征的提取34-46
• 4.1 引言34
• 4.2 小波變換及小波分析34-37
• 4.2.1 小波基的選擇35
• 4.2.2 多分辨率分析35-36
• 4.2.3 Mallat算法的信號(hào)分解過(guò)程36-37
• 4.2.4 Mallat算法的信號(hào)重建過(guò)程37
• 4.3 風(fēng)電變流器輸出電流波形的小波變換37-39
• 4.4 風(fēng)電變流器故障特征的提取39-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第5章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電變流器的故障識(shí)別46-54
• 5.1 引言46
• 5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)46-47
• 5.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理及算法47-49
• 5.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí)47
• 5.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)47-48
• 5.3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法48
• 5.3.4 基于數(shù)值優(yōu)化方法的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法48-49
• 5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)49-50
• 5.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與學(xué)習(xí)50-52
• 5.6 故障的仿真測(cè)試52-53
• 5.7 本章小結(jié)53-54
• 第6章 故障診斷監(jiān)視界面的設(shè)計(jì)54-60
• 6.1 引言54
• 6.2 LabVIEW基礎(chǔ)54
• 6.3 基于LabVlEW的監(jiān)視界面設(shè)計(jì)54-56
• 6.4 Mat lab與LabVIEW的混合編程56-58
• 6.5 故障仿真58-59
• 6.6 本章小結(jié)59-60
• 結(jié)論60-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-67
• 附錄67-73
• 攻讀碩士期間的成果73

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