亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于未知輸入觀測器的風(fēng)機(jī)變槳系統(tǒng)的魯棒故障診斷研究

        2017-02-16 19:29:46王磊文傳博
        科技與創(chuàng)新 2017年1期
        關(guān)鍵詞:魯棒性故障診斷

        王磊++文傳博

        摘 要:液壓變槳距系統(tǒng)是風(fēng)力發(fā)電機(jī)的重要組成部分,對確保風(fēng)力發(fā)電機(jī)的高效運(yùn)行發(fā)揮了十分重要的作用。液壓變槳距系統(tǒng)是風(fēng)電機(jī)組故障頻發(fā)的部分,對診斷風(fēng)機(jī)液壓變槳系統(tǒng)的故障十分必要。針對建模誤差、干擾和噪聲等對故障診斷準(zhǔn)確性的影響,利用未知輸入觀測器的方法,將模型不確定性、噪聲和未知輸入干擾等統(tǒng)一作為系統(tǒng)的未知輸入,設(shè)計(jì)魯棒殘差生成器,使未知輸入與液壓變槳系統(tǒng)發(fā)生的故障相解耦,實(shí)現(xiàn)對液壓變槳系統(tǒng)的故障診斷,最后通過仿真驗(yàn)證該方法的有效性和優(yōu)越性。

        關(guān)鍵詞:液壓變槳距系統(tǒng);故障診斷;未知輸入觀測器;魯棒性

        中圖分類號:TK83 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2017.01.028

        隨著能源危機(jī)的加劇,發(fā)展低碳和環(huán)保的綠色能源迫在眉睫。風(fēng)力發(fā)電具有無污染、可再生等優(yōu)點(diǎn),全球都倡導(dǎo)要大力發(fā)展風(fēng)力發(fā)電技術(shù),風(fēng)力發(fā)電技術(shù)發(fā)展的勢頭迅猛。風(fēng)電場一般都位于偏遠(yuǎn)地區(qū),會受到各種惡劣天氣的影響。此外,由于不規(guī)則變化的風(fēng)速和風(fēng)向會對風(fēng)機(jī)產(chǎn)生沖擊載荷,所以,風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障發(fā)生的概率比較高。目前,在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中,大型風(fēng)電機(jī)組普遍采用液壓變槳距的運(yùn)行方式。一般情況下,液壓變槳系統(tǒng)在風(fēng)速變化幅度大、頻率高的情況下工作,很容易發(fā)生故障。風(fēng)力發(fā)電機(jī)變槳系統(tǒng)一旦發(fā)生故障,其維修將會十分困難,因此,對風(fēng)力發(fā)電機(jī)變槳系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷具有十分重要的意義。

        目前,基于數(shù)據(jù)的故障檢測方法在變槳距系統(tǒng)中已有許多研究工作,但是,利用基于模型的方法對風(fēng)力發(fā)電機(jī)液壓變槳系統(tǒng)故障診斷方面的研究卻寥寥無幾。本文采用未知輸入觀測器的方法診斷風(fēng)力發(fā)電機(jī)液壓變槳系統(tǒng)的故障。針對風(fēng)力發(fā)電機(jī)液壓變槳系統(tǒng)中存在的未知輸入干擾、噪聲和模型不確定性問題,本文采用未知輸入觀測器的方法,設(shè)計(jì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)液壓變槳機(jī)構(gòu)的魯棒殘差生成器,最后通過仿真驗(yàn)證該方法的有效性和優(yōu)越性。

        1 未知輸入觀測器的基本原理

        考慮一般動態(tài)系統(tǒng)為:

        式(1)中:x(t)為狀態(tài)向量,x(t)∈Rn;y(t)為輸出向量,y(t)∈Rm;u(t)為控制輸入向量,u(t)∈RP;d(t)為未知輸入向量,d(t)∈Rq;A,B,C,D為分別為相應(yīng)維度的系數(shù)陣;Ed為未知輸入矩陣;ξ和η為相互獨(dú)立的高斯白噪聲信號。

        全維未知輸入觀測器的結(jié)構(gòu)如圖(1)所示,它的狀態(tài)空間表達(dá)式為:

        為了達(dá)到未知輸入解耦的要求,矩陣H,G,W1,W2和矩陣V必須滿足以下4個約束條件:

        可檢測性,即(C,A)可檢測時可以推出(C1,A)可檢測,反之亦然。

        引理2:假設(shè)(C1,A)可檢測,其中,A1=A-Ed[(CEd)TCEd]-1(CEd)TCA,并且rank(Ed)=rank(CEd),那么,式(2)所描述的觀測器則為系統(tǒng)(1),即式(1)的一個未知輸入觀測器。

        當(dāng)未知輸入到輸出的傳遞函數(shù)的極點(diǎn)穩(wěn)定時,矩陣

        列滿秩,且特征值均位于S域的左半平面上。

        由此不難發(fā)現(xiàn),式(7)等價(jià)于矩陣 列滿秩,

        且特征值均位于S域的左半平面上。

        由上述分析過程可知,對矩陣W1的選擇并不是唯一,只要在可以保證系統(tǒng)狀態(tài)矩陣H是穩(wěn)定的前提下,就可以任意選擇W1,然后直接計(jì)算出其他矩陣。

        2 魯棒殘差生成器的設(shè)計(jì)

        2.1 風(fēng)機(jī)故障模型描述

        考慮到故障、干擾、噪聲和模型不確定性對故障診斷準(zhǔn)確性的影響,針對液壓變槳系統(tǒng)故障診斷的風(fēng)機(jī)模型的狀態(tài)空間方程可描述為:

        式(11)中:x=[y1 y2 y3 wr wg θ Tg]T,系統(tǒng)的狀態(tài)向量分別為3個液壓變槳機(jī)構(gòu)的液壓缸活塞位移、風(fēng)輪角速度wr、發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)動角速度wg、傳動系統(tǒng)扭轉(zhuǎn)角θ和發(fā)電機(jī)的實(shí)際扭矩Tg;輸出向量y=[y1 y2 y3 xv1 xv2 xv3]T,xv1,xv2,xv3分別是風(fēng)力發(fā)電機(jī)3個液壓變槳距執(zhí)行機(jī)構(gòu)的電液比例方向閥閥芯位移;輸入向量u=[i Tr Tgr]T;f為故障向量;d為未知輸入干擾向量;Ef,F(xiàn)f為已知故障矩陣;A,B,C,D,Ed為系統(tǒng)的系數(shù)矩陣;ξ為過程噪聲,η∶N(0,M);η為測量噪聲,η∶N(0,N);ξ和η為相互獨(dú)立的高斯白噪聲信號。

        2.2 魯棒殘差生成器的設(shè)計(jì)

        為了診斷風(fēng)力發(fā)電機(jī)液壓變槳系統(tǒng)故障,利用未知輸入觀測器方法設(shè)計(jì)圖2所示的魯棒殘差生成器。

        由之前未知輸入觀測器的介紹可知,選擇矩陣W1使得矩陣H具有穩(wěn)定的特征值對未知觀測器設(shè)計(jì)至關(guān)重要。

        當(dāng)(C,A1)不可觀測時,可以對系統(tǒng)(C,A1)進(jìn)行可觀性規(guī)范分解,進(jìn)而找到矩陣W1。下面,對(C,A1)進(jìn)行可觀性規(guī)范分解,即:

        針對風(fēng)機(jī)液壓變槳系統(tǒng)故障診斷的未知輸入觀測器,具體算法步驟是:①計(jì)算rank(Ed)和rank(CEd),驗(yàn)證rank(Ed)=rank(CEd). 當(dāng)rank(Ed)≠rank(CEd)時,未知輸入觀測器不存在。②根據(jù)式(6),V=Ed[(CEd)TCEd]-1(CEd)T和A1=GA,計(jì)算矩陣A1,G和V。③判斷系統(tǒng)(C,A)是否可觀測,如果(C,A1)可觀測,通過極點(diǎn)配置方法計(jì)算得到矩陣W1,然后執(zhí)行步驟⑦;如果(C,A1)不可觀測,則執(zhí)行步驟④。④利用式(12)對(C,A1)進(jìn)行可觀性規(guī)范分解。⑤選取n1個期望特征值,對A11- 極點(diǎn)配置,選取相應(yīng)維度的加

        權(quán)矩陣Q。⑥根據(jù)公式 計(jì)算W1. 其中,

        為任意(n-n1)×m維矩陣。⑦根據(jù)公式H=A-WC和W=W1+HV計(jì)算矩陣H和W。

        3 閾值設(shè)計(jì)

        在變槳系統(tǒng)的殘差評估中,閾值的設(shè)定采用RMS值的方法。RMS值的方法是利用一段時間里殘差信號的RMS來檢測系統(tǒng)的故障,即:

        式(16)中:r(t)為應(yīng)用于液壓變槳系統(tǒng)的風(fēng)機(jī)模型與它的故障模型對比產(chǎn)生的殘差。

        閾值定義為:

        當(dāng)JRMS>Jth,RMS時,系統(tǒng)發(fā)生故障,報(bào)警;當(dāng)JRMS≤Jth,RMS時,系統(tǒng)未發(fā)生故障,不報(bào)警。

        4 仿真結(jié)果及分析

        這里主要是檢測風(fēng)力發(fā)電機(jī)液壓變槳系統(tǒng)的槳距角傳感器故障。

        仿真中涉及的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組主要數(shù)據(jù)為:風(fēng)力發(fā)電機(jī)的風(fēng)輪半徑為57.5 m,額定風(fēng)速為12 m/s,切出風(fēng)速為25 m/s,額定功率為4.8 MW,額定轉(zhuǎn)速為162 rad/s,空氣密度為 1.225 kg/m3,風(fēng)力機(jī)組轉(zhuǎn)動慣量為5.5×107 kg·m2,齒輪比為1∶95,變槳速度為0°/s∶3°/s,槳葉槳距角變化范圍為0°∶90°。

        高斯白噪聲ξ的方差M和高斯白噪聲η的方差N的大小設(shè)置為:

        通過改變風(fēng)機(jī)槳葉1的槳距角傳感器的反饋系數(shù)和濾波時間常數(shù)值來模擬風(fēng)機(jī)槳葉1的槳距角傳感器故障。在輸入信號中加入高斯白噪聲,并且當(dāng)t=15 s時,引入干擾信號;當(dāng)t=30 s時,對槳葉1的槳距角傳感器引入故障,分別對槳葉1槳距角的輸出、3個葉片槳距角殘差的RMS 、液壓缸活塞位移殘差的RMS和電液比例方向閥閥芯位移殘差的RMS進(jìn)行仿真分析,仿真結(jié)果如圖3、圖4、圖5、圖6、圖7所示。

        由圖3可知,當(dāng)t=15 s時,系統(tǒng)中存在一定幅度的干擾信號,并且系統(tǒng)中的噪聲也會對系統(tǒng)輸出產(chǎn)生一定的影響。由圖4可知,槳葉1的槳距角殘差的RMS曲線在t=15 s時無明顯變化,并且去除了噪聲信號。

        對比圖3、圖4可知,基于未知輸入觀測器的方法可以診斷槳距角傳感器故障,并且使殘差信號與噪聲、干擾等不確定因素解耦,具有良好的魯棒性。

        由圖5、圖6、圖7可知,當(dāng)t=30 s時,葉片1的槳距角殘差的RMS顯著增加,超過閾值,葉片2、葉片3的槳距角殘差的RMS、3個槳葉的電液比例方向閥閥芯位移殘差的RMS和3個槳葉的液壓缸活塞位移殘差的RMS均無明顯變化,且一直在閾值之下。通過對比、分析圖5、圖6和圖7,可以判斷風(fēng)力發(fā)電機(jī)液壓變槳系統(tǒng)葉片1的槳距角傳感器在t=30 s時發(fā)生故障。

        5 總結(jié)

        對風(fēng)機(jī)液壓變槳系統(tǒng)的故障診斷,不僅要考慮干擾和建模誤差,還要考慮噪聲等不確定性因素等對故障診斷準(zhǔn)確性的影響。針對這個問題,利用未知輸入觀測器的方法將干擾、噪聲和模型的不確定性因素統(tǒng)一視為系統(tǒng)的未知輸入,設(shè)計(jì)魯棒殘差生成器,使未知輸入與干擾解耦,通過仿真結(jié)果驗(yàn)證了使用該方法進(jìn)行故障診斷的有效性和優(yōu)越性。

        參考文獻(xiàn)

        [1]Zhao H,Wu Q,Hu S,et al.Review of energy storage system for wind power integration support.Applied Energy,2015(137):545-553.

        [2]Marques G,Silva F A.Doubly Fed Induction Machine Modeling and Control for Wind Energy Generation [Book News].IEEE Industrial Electronics Magazine,2015,9(3):54-55.

        [3]劉瑋.風(fēng)力發(fā)電機(jī)組液壓變槳距系統(tǒng)的建模以及故障診斷[D].北京:華北電力大學(xué),2009.

        [4]李金霞.風(fēng)力發(fā)電機(jī)組液壓變槳系統(tǒng)的故障診斷方法研究[D].北京:華北電力大學(xué),2013.

        [5]Dolz D,Penarrocha I,Sanchis R.Performance Tradeoffs for Networked Jump Observer-Based Fault Diagnosis. IEEE Transactions on Signal Processing,2015,63(10):2692-2703.

        [6]Rahme S,Meskin N.Adaptive sliding mode observer for sensor fault diagnosis of an industrial gas turbine. Control Engineering Practice,2015(38):57-74.

        [7]Willersrud A,Blanke M,Imsland L,et al.Fault diagnosis of downhole drilling incidents using adaptive observers and statistical change detection.Journal of Process Control,2015(30):90-103.

        [8]Liu X,Gao X,Jian H.Robust unknown input observer based fault detection for high-order multi-agent systems with disturbances.Isa Transactions,2016(61):15-28.

        [9]Arrichiello F,Marino A,Pierri F.Observer-Based Decentralized Fault Detection and Isolation Strategy for Networked Multirobot Systems.IEEE Transactions on Control Systems Technology,2015,23(4):1.

        [10]胡志坤,孫巖,姜斌,等.一種基于最優(yōu)未知輸入觀測器的故障診斷方法[J].自動化學(xué)報(bào),2013(08):1225-1230.

        [11]胡正高,趙國榮,李飛,等.基于自適應(yīng)未知輸入觀測器的非線性動態(tài)系統(tǒng)故障診斷[J].控制與決策,2016(05):901-906.

        〔編輯:白潔〕

        猜你喜歡
        魯棒性故障診斷
        武漢軌道交通重點(diǎn)車站識別及網(wǎng)絡(luò)魯棒性研究
        凍干機(jī)常見故障診斷與維修
        荒漠綠洲區(qū)潛在生態(tài)網(wǎng)絡(luò)增邊優(yōu)化魯棒性分析
        基于確定性指標(biāo)的弦支結(jié)構(gòu)魯棒性評價(jià)
        基于時差效用的雙目標(biāo)資源約束型魯棒性項(xiàng)目調(diào)度優(yōu)化
        基于量子萬有引力搜索的SVM自駕故障診斷
        基于非支配解集的多模式裝備項(xiàng)目群調(diào)度魯棒性優(yōu)化
        西南交通大學(xué)學(xué)報(bào)(2016年6期)2016-05-04 04:13:11
        因果圖定性分析法及其在故障診斷中的應(yīng)用
        基于LCD和排列熵的滾動軸承故障診斷
        亚洲熟妇无码久久精品疯| 国产亚洲欧洲aⅴ综合一区| 久久综合九色综合久99| 在教室伦流澡到高潮h麻豆| 免费无码又爽又刺激又高潮的视频| 少妇人妻精品一区二区三区视| 人人澡人人妻人人爽人人蜜桃麻豆| 免费特级毛片| 国产乱人伦偷精品视频免| 国产精品二区三区在线观看| 国精产品一区一区三区有限在线 | 精品一区二区三区在线视频观看| 国产精品女同二区五区九区| 免费午夜爽爽爽www视频十八禁| 野狼第一精品社区| 亚洲午夜成人片| 精品国模人妻视频网站| 亚洲av综合av一区二区三区 | 国产v综合v亚洲欧美大天堂| 一区二区在线观看视频亚洲| 人妻熟妇乱又伦精品视频| 国产97在线 | 免费| 在线国产视频精品视频| 一卡二卡国产av熟女| 胸大美女又黄的网站| 亚洲av成人无码网天堂| 亚洲成a人片在线观看中| 一区二区三区午夜视频在线| 亚洲国产精品毛片av不卡在线| 国产亚洲精品看片在线观看| 亚洲精品99久91在线| 精品国产yw在线观看| av无码久久久久不卡网站下载| 92精品国产自产在线观看48页 | 丁香婷婷激情俺也去俺来也| 国产麻花豆剧传媒精品mv在线| 国产特级毛片aaaaaa高清| 亚洲www视频| 亚洲av产在线精品亚洲第三站| 国产香蕉国产精品偷在线| 亚洲国产一区在线二区三区|