水電機組控制系統(tǒng)辨識及故障診斷研究

【摘要】： 水電機組控制系統(tǒng)與機組的穩(wěn)定、安全、高效運行密切相關,對其進行精確建模研究是系統(tǒng)動態(tài)過程仿真、自適應控制、機組及互聯(lián)電網(wǎng)穩(wěn)定性分析和機組故障診斷的基礎。水電機組控制系統(tǒng)是具有時變、非最小相位、強非線性等特點的復雜系統(tǒng),精確建模一直是相關研究的難點；水電機組日趨大型化、復雜化導致機組故障風險日益突出,機組故障診斷研究一直備受學界關注。因此,深入研究水電機組控制系統(tǒng)辨識理論與方法,獲得機組控制系統(tǒng)的精確模型描述,研究機組故障診斷策略,對實現(xiàn)水電機組的安全、可靠和高效運行,具有十分重要的理論意義和工程應用價值。 在水電機組系統(tǒng)辨識研究中,傳統(tǒng)方法多集中在線性系統(tǒng)辨識領域,辨識的模型多為忽略了非線性環(huán)節(jié)的簡單線性模型,缺乏對非線性系統(tǒng)辨識的研究,制約了高精度水電機組對象模型的獲取,亟需進一步發(fā)展水電機組非線性辨識理論并系統(tǒng)地建立完善水電機組系統(tǒng)辨識方法體系。為此,在全面分析水電機組特性基礎上,凝練出機組控制系統(tǒng)辨識及機組故障診斷所面臨的科學問題,結合模糊理論及先進智能優(yōu)化方法,對水電機組控制系統(tǒng)參數(shù)辨識方法、模型整體辨識策略進行了系統(tǒng)深入的研究,進一步開展了基于系統(tǒng)辨識的機組故障診斷研究,提出了基于模糊聚類理論的故障模式識別方法體系。論文的主要工作及創(chuàng)新性成果如下： (1)針對水電機組對象特性及系統(tǒng)辨識研究需求,研究并建立了水輪機調節(jié)系統(tǒng)各環(huán)節(jié)數(shù)學模型,對其中的非線性特性進行了重點解析,探討了不同工況下水電機組控制對象模型表現(xiàn)形式,建立了水輪機調節(jié)系統(tǒng)典型線性模型及非線性模型的SIMUlink仿真平臺,為系統(tǒng)辨識研究打下了基礎。 (2)考慮水電機組參數(shù)辨識的特殊性,研究并推導了基于微分變換和積分變換的連續(xù)系統(tǒng)參數(shù)辨識方法,直接辨識對象物理參數(shù)。構建了基于Harley變換的連續(xù)系統(tǒng)辨識模型,實現(xiàn)了水輪機調速器控制參數(shù)的精確辨識,研究了具有結構簡單、計算速度快的Haar類正交變換,成功應用于水輪機調節(jié)對象的參數(shù)辨識。 (3)水電機組控制系統(tǒng)是復雜的非線性系統(tǒng),在不對模型進行簡化的情況下進行非線性系統(tǒng)參數(shù)辨識。引入引力搜索算法,結合粒子群算法的優(yōu)點提出了改進引力搜索算法,使其在保留引力搜索的前提下增加了信息共享及記憶能力,進一步提高了搜索能力,在此基礎上研究了基于智能優(yōu)化的非線性系統(tǒng)辨識方法,構造了基于智能優(yōu)化方法的水輪機調節(jié)系統(tǒng)辨識框架,實現(xiàn)了復雜工況下水輪機調節(jié)系統(tǒng)非線性模型參數(shù)的精確辨識。 (4)進一步研究了水電機組復雜非線性系統(tǒng)的整體模型辨識,提出用模糊模型來精確描述水輪機調節(jié)系統(tǒng)。在傳統(tǒng)T-S模糊模型的基礎上,研究并提出用變尺度混沌優(yōu)化方法來優(yōu)化T-S模糊的結構與參數(shù),實現(xiàn)結構參數(shù)的一體化辨識,為提高模糊空間劃分的合理性,提出了基于線性回歸原型及超平面原型的模糊聚類方法,實現(xiàn)了T-S模糊模型的高精度辨識,最后驗證其在水輪機調節(jié)系統(tǒng)辨識中的效果。 (5)研究了基于數(shù)學模型的動態(tài)系統(tǒng)故障診斷策略,為進一步開展該類問題研究打下了基礎。進而研究了基于模糊聚類模式識別方法的機組故障診斷,提出了加權混合模糊聚類方法(WCOFCM)和一種加權核聚類算法(WFKC),結合混沌變量的全局搜索能力與梯度算子的局部尋優(yōu)能力,通過核函數(shù)非線性映射及樣本特征加權,有效區(qū)分了重要和非重要的樣本特征,突出了敏感樣本特征在聚類中的主導作用,有效實現(xiàn)了機組故障模式的準確識別。 【關鍵詞】：水力發(fā)電機組 系統(tǒng)辨識 參數(shù)辨識 模糊理論 模糊模型 模糊聚類 引力搜索 故障診斷
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：TV738
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 1 緒論12-28
• 1.1 課題研究的背景及意義12-14
• 1.2 水電機組控制系統(tǒng)辨識研究14-21
• 1.3 水電機組故障診斷研究21-26
• 1.4 本文主要研究內容26-28
• 2 水力發(fā)電機組控制系統(tǒng)模型特性分析28-45
• 2.1 引言28-29
• 2.2 調速器數(shù)學模型29-33
• 2.3 壓力引水系統(tǒng)數(shù)學模型33-35
• 2.4 水輪機數(shù)學模型及特性分析35-40
• 2.5 發(fā)電機及負載數(shù)學模型40-42
• 2.6 水輪機調節(jié)系統(tǒng)仿真平臺42-44
• 2.7 本章小結44-45
• 3 基于微分及積分變換的線性模型參數(shù)辨識45-60
• 3.1 引言45-46
• 3.2 微分變換法46-53
• 3.3 積分變換法53-58
• 3.4 本章小結58-60
• 4 非線性模型參數(shù)的引力搜索辨識60-79
• 4.1 引言60-61
• 4.2 引力搜索算法及改進61-66
• 4.3 基于IGSA的調節(jié)系統(tǒng)參數(shù)辨識66-78
• 4.4 本章小結78-79
• 5 非線性系統(tǒng)的模糊模型辨識79-105
• 5.1 引言79
• 5.2 理論基礎79-81
• 5.3 基于變尺度混沌優(yōu)化的模糊模型辨識81-85
• 5.4 基于模糊C回歸模型聚類算法的辨識策略85-96
• 5.5 基于超平面原型聚類的模糊模型辨識96-103
• 5.6 本章小結103-105
• 6 基于模糊聚類分析的發(fā)電機組故障診斷105-123
• 6.1 引言105
• 6.2 基于系統(tǒng)辨識的故障診斷研究105-107
• 6.3 模糊聚類理論基礎107-108
• 6.4 基于混合聚類的機組故障診斷108-116
• 6.5 機組故障模式的加權核聚類識別116-122
• 6.6 本章小結122-123
• 7 全文總結與展望123-126
• 7.1 全文工作總結123-125
• 7.2 進一步研究展望125-126
• 致謝126-127
• 參考文獻127-144
• 附錄1:攻讀博士期間所發(fā)表的論文144-146
• 附錄2:攻讀博士期間完成和參與的科研項目146

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