侯　爽（長春科技學(xué)院，吉林 長春 132012）

不確定問題在風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷中的研究

侯爽
（長春科技學(xué)院，吉林 長春 132012）

風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷往往通過測試手段和診斷理論對風(fēng)力發(fā)電機(jī)的運(yùn)行狀況進(jìn)行推理，找到故障機(jī)理及原因，但實(shí)際采集到的數(shù)據(jù)信息大多在不確定因素工況工作下采集的，又由于風(fēng)力發(fā)電機(jī)本身設(shè)備結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、運(yùn)行環(huán)境的惡劣性，使得風(fēng)力發(fā)電機(jī)的故障表現(xiàn)與故障原因之間不是簡單的映射關(guān)系。存在著各種隨機(jī)的、模糊的、不確定的因素，針對不確定性，目前有很多不確定理論和方法用來解決風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷的問題。

傳統(tǒng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)；故障診斷方法

1 引言

世界面臨著能源短缺的問題，學(xué)者們對新能源的探索從來沒有停止，風(fēng)力發(fā)電在大形勢下也迅猛發(fā)展，由于風(fēng)里發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，內(nèi)部結(jié)構(gòu)錯(cuò)綜交錯(cuò)，元件之間相互聯(lián)系、相互耦合，使發(fā)電機(jī)在運(yùn)行時(shí)會(huì)出現(xiàn)很多故障，而得到的各種形式的故障信息又具有自耦合性、不精確性、模糊性的特點(diǎn)，使得傳統(tǒng)的故障診斷方法的應(yīng)用就有了一定的局限性，新的針對不確定問題的診斷方法也應(yīng)運(yùn)而生。

2 傳統(tǒng)風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷方法

（1）系統(tǒng)可靠性框圖

系統(tǒng)可靠性框圖是一種從可靠性的角度出發(fā)，來研究系統(tǒng)和部件之間的邏輯關(guān)系，可以表示各部分元件與總系統(tǒng)狀態(tài)之間的關(guān)系。

（2）故障樹分析

故障樹故障診斷方法，其安全性和可靠性都很高，是根據(jù)故障形成的原因和結(jié)構(gòu)形成的倒樹狀的結(jié)構(gòu)，故障樹上的事件可分為頂事件、中間事件和底事件，其中頂事件是系統(tǒng)不希望發(fā)生的事件，底事件和中間事件的發(fā)生影響著頂事件的發(fā)生，將三個(gè)事件之間根據(jù)一定的邏輯門關(guān)系，就構(gòu)成了故障樹，故障熟的實(shí)質(zhì)是反映信息間因果關(guān)系的結(jié)構(gòu)圖。

（3）傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)的故障診斷方法

傳統(tǒng)的專家系統(tǒng)是指在專門領(lǐng)域上通過知識獲取手段，將領(lǐng)域?qū)＜夷芙鉀Q的領(lǐng)域問題編輯和生成知識庫，并建立人機(jī)交互界面，使用戶可以像專家一樣診斷困難和無法自己解決的復(fù)雜問題。上述幾種方法在一段時(shí)間內(nèi)解決了風(fēng)力發(fā)電機(jī)的故障，但隨之風(fēng)力發(fā)電機(jī)裝機(jī)容量的增加，結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度的增加，這些傳統(tǒng)的方法很難解決由于系統(tǒng)復(fù)雜性引起數(shù)據(jù)信息模糊性、不確定性、自耦合性的問題，使得對于風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷的難度增大，因而引進(jìn)對于此類因素所引起故障的研究。

3 不確定問題風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷方法

不確定性問題一直制約著風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷的發(fā)展，下面介紹現(xiàn)代對于風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行存在的不確定性、模糊性所提出的一系列診斷方法。

（1）粗糙集故障診斷

以風(fēng)力發(fā)電機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)的采集，結(jié)合國內(nèi)外風(fēng)力發(fā)電機(jī)數(shù)據(jù)，得到風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障樣本模型數(shù)據(jù)庫，將數(shù)據(jù)庫應(yīng)用粗糙集方法形成決策表，對決策表進(jìn)行分類、約簡、形成核，得到最優(yōu)決策表，最終在保持決策能力不變的情況下，剔除冗余屬性，使得故障診斷更加快速和實(shí)時(shí)。

（2）模糊集故障診斷

風(fēng)力發(fā)電機(jī)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)往往介于正常與非故障狀態(tài)，是一個(gè)不斷變化的過程，因而設(shè)備所表現(xiàn)的出來的狀態(tài)和征兆是一類模糊的數(shù)值，可運(yùn)用模糊集進(jìn)行模糊故障診斷，模糊集中的隸屬函數(shù)和模糊關(guān)系矩陣建立模糊診斷數(shù)學(xué)模型，來描述故障和征兆之間的模糊關(guān)系，來實(shí)現(xiàn)對于風(fēng)力發(fā)電機(jī)的故障診斷。

（3）貝葉斯網(wǎng)絡(luò)故障診斷

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型能夠有效降低網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，降低故障特征獲取的難度，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)概率推理更簡便的描述風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障特征的變化，以及對風(fēng)力發(fā)電機(jī)產(chǎn)生故障的原因進(jìn)行分析。將風(fēng)力發(fā)電機(jī)振動(dòng)數(shù)據(jù)的特征量及變量與系統(tǒng)模型之間對應(yīng)的映射關(guān)系建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，針對風(fēng)里發(fā)電機(jī)工作原理及故障結(jié)構(gòu)特征，建立風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障信息貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，提出了可以不斷進(jìn)行學(xué)習(xí)并且準(zhǔn)確率更高的在線式貝葉斯網(wǎng)絡(luò)故障診斷學(xué)習(xí)方法。

（4）隨機(jī)集故障診斷

建立故障構(gòu)造的論域并在超冪集上定義隨機(jī)集，根據(jù)已經(jīng)建立的故障信息樣板與待檢測信息找到模糊隸屬度函數(shù)，利用隨機(jī)集的信任測度和似真測度對待檢測信息和故障信息樣板進(jìn)行匹配，并將匹配程度作為診斷的依據(jù)。

（5）現(xiàn)代專家診斷系統(tǒng)

與傳統(tǒng)專家系統(tǒng)相比，注入了新的技術(shù)，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊技術(shù)、D-S證據(jù)理論、信息論等。由于新注入技術(shù)的特點(diǎn)和傳統(tǒng)專家本身有的特點(diǎn)，使得現(xiàn)代專家系統(tǒng)可以處理由于風(fēng)力發(fā)電機(jī)運(yùn)行條件復(fù)雜所致使的信息數(shù)據(jù)的模糊性、隨機(jī)性和不確定性問題。

（6）小波分析故障診斷方法

在傅里葉分析的方法上發(fā)展起來，此方法在時(shí)域和頻域上都有其優(yōu)越的性能，小波變換可以用來檢測信號的不規(guī)則點(diǎn)來對整個(gè)系統(tǒng)的工作狀況進(jìn)行判斷。

（7）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法

人工智能網(wǎng)絡(luò)有很多優(yōu)點(diǎn)，包括容錯(cuò)性、自適應(yīng)性、魯棒性、自學(xué)習(xí)性等，在故障診斷方面也有一定的優(yōu)越性，可以提供行之有效的方法和解決故障的途徑。在故障診斷系統(tǒng)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般包括兩個(gè)階段，訓(xùn)練學(xué)習(xí)階段和診斷匹配階段。

（8）多方法相結(jié)合的故障診斷方法

隨著科學(xué)和技術(shù)水平的不斷提高，傳統(tǒng)的單一的故障診斷方法已經(jīng)不能夠滿足人們對復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷，研究者不斷的嘗試將多種智能診斷方法相結(jié)合，來尋找更好的診斷方法，一些診斷方法結(jié)合后可以互補(bǔ)在各自方法中存在的不足，并將各自方法的優(yōu)點(diǎn)發(fā)揮到最好。以下為結(jié)合的故障診斷方法。

（a）模糊類：模糊K-緊鄰、模糊診斷專家系統(tǒng)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊自適應(yīng)、故障樹等；

（b）粗糙類：粗糙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工魚群優(yōu)化粗糙集、粗糙集與支持向量機(jī)、粗糙集與粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)、粗糙集與證據(jù)理論等；

（c）貝葉斯類：貝葉斯與粗糙集、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)融合算法、聯(lián)結(jié)樹貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、模糊貝葉斯等；

（d）隨機(jī)集類：隨機(jī)集含糊證據(jù)、模糊隨機(jī)集、隨機(jī)集與條件證據(jù)、Dempster-Shafer證據(jù)理論等。

結(jié)語

本文從多方面介紹了風(fēng)力發(fā)電機(jī)運(yùn)行中針對自耦合性、不確定性、模糊性的信息進(jìn)行診斷的方法，根據(jù)診斷數(shù)據(jù)的不同選取合適的診斷方法，達(dá)到更好的診斷效果，并闡述由于風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障信息的復(fù)雜性，多種方法融合的故障診斷方法有一定的優(yōu)越性。隨著新技術(shù)新發(fā)放的不斷出現(xiàn)，對于風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷的方法也會(huì)越來越完備、合理。

[1]余維.變電站故障診斷的事件不確定性問題研究[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制，2012 （08）.

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