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        試述風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)傳感器故障診斷

        2018-10-21 22:34:50潘濤
        裝飾裝修天地 2018年3期
        關(guān)鍵詞:故障診斷

        潘濤

        摘 要:隨著我國煤炭資源的不斷減少,合理選擇新能源就顯得尤為重要。而利用風(fēng)能進(jìn)行發(fā)電,不僅可以有效的降低煤炭的使用量,還能減少空氣污染。隨著風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行,一些系統(tǒng)故障也逐漸顯露出來,而且故障的種類和位置也日益復(fù)雜,導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)出現(xiàn)故障卻難以查明,進(jìn)而造成停機(jī),給風(fēng)電場造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失,本文主要對風(fēng)力發(fā)電中傳感器故障進(jìn)行分析。

        關(guān)鍵詞:風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng);傳感器;故障診斷

        1 前言

        在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中,傳感器是其中的一種基本元件,主要負(fù)責(zé)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)的采集,并將采集到的數(shù)據(jù)傳送至主控系統(tǒng),主控系統(tǒng)經(jīng)過分析和處理后,再發(fā)出相應(yīng)的控制指令。其功能作用決定了傳感器的種類繁多,同時安裝的位置相對特殊,而且容易發(fā)生故障,如果利用傳統(tǒng)的人工定期檢修很難發(fā)現(xiàn)故障的位置以及原因,因此在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)中實(shí)時傳感器故障診斷尤為必要。

        2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)與原理

        風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的風(fēng)力機(jī)分為水平軸以及垂直軸風(fēng)力機(jī)兩種,本文主要就水平軸風(fēng)力發(fā)電機(jī)進(jìn)行討論。在水平軸風(fēng)力發(fā)電機(jī)中,又分為兩種,分別是上風(fēng)風(fēng)機(jī)和下風(fēng)風(fēng)機(jī),就目前來說風(fēng)力發(fā)電一般采用上風(fēng)風(fēng)機(jī),在風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中主要的器件有五個:①風(fēng)車部分,主要由葉輪、剎車以及變槳裝置和輪毅組成;②支撐部分,是由轉(zhuǎn)子軸承、主軸承、聯(lián)軸器、變速箱(齒輪箱)、聯(lián)軸器等組成;③風(fēng)向控制,風(fēng)向控制主要是由偏航系統(tǒng)控制;④塔架和基礎(chǔ);⑤發(fā)電機(jī)、電力輸出控制系統(tǒng)及并網(wǎng)系統(tǒng)。風(fēng)力發(fā)電的主要原料就是利用風(fēng)的流動性產(chǎn)生的動能推動風(fēng)力機(jī)的葉片轉(zhuǎn)動,從而將風(fēng)的動能轉(zhuǎn)化為風(fēng)力機(jī)轉(zhuǎn)軸的動能,進(jìn)而通過風(fēng)力機(jī)的轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)動帶動變速箱主動,進(jìn)而使得發(fā)電機(jī)發(fā)電。隨著風(fēng)速和風(fēng)向的變化,風(fēng)力發(fā)電極不是很穩(wěn)定,同時可能會產(chǎn)生振動,形成故障進(jìn)而造成停機(jī)。因此,對風(fēng)力發(fā)電機(jī)組進(jìn)行監(jiān)控和故障診斷是十分重要的,本文主要對風(fēng)力發(fā)電機(jī)振動的測試方法以及控制技術(shù)進(jìn)行了研究。

        3 風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)傳感器故障診斷

        現(xiàn)在風(fēng)力發(fā)電體系的故障診斷的方法主要有:依賴解析模型的方法、不依賴模型的方法等,依賴解析模型的方法中的觀測器法是比較廣泛,其基本思想是根據(jù)體系的輸入與可測輸出的設(shè)計狀態(tài)觀測器,發(fā)生一個輸出差錯作為殘差,用來判別體系是否出現(xiàn)故障,并現(xiàn)已獲得一系列效果。

        3.1 依賴解析模型的方法

        根據(jù)對模型的非線性體系故障進(jìn)行診斷的方法主要有兩種:一是線性化的方法,二是對非線性模型的方法。由于這些方法根本都是針對某一特定的非線性體系,因而算法的通用性不強(qiáng),算法并不是很完善。

        3.1.1 觀測器方法

        在觀測器方面的研究中,最早的研究是建立一個全階觀測器,該觀測器的增益矩陣可以通過在線進(jìn)行調(diào)整的結(jié)構(gòu)殘差序列未知的隨時間變化的參數(shù)或緩慢變化的漂移故障的殘差序列的影響進(jìn)行補(bǔ)償。為了簡化設(shè)計,可以利用降階觀測器替代全階觀測器,但是降階觀測器只能用于突變故障。Bastin等人提出了一種簡單的自適應(yīng)觀測器的設(shè)計可應(yīng)用于非線性系統(tǒng),他們將一些非線性系統(tǒng)的特性作為未知參數(shù),通過對未知參數(shù)進(jìn)行在線辨識,未知干擾設(shè)計、參數(shù)時變和不精確的模型可以通過參數(shù)辨識的體現(xiàn)。

        3.1.2 濾波器法

        和觀測器法相比,濾波器法的計算量是比較大的,它是要求不高的模型,采用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法能夠?qū)堄嘟Y(jié)構(gòu)等進(jìn)行直接的估計,但是魯棒性的模型失配和初始值通常是已知的,噪聲的統(tǒng)計特性也是已知的。如果噪聲的統(tǒng)計特性是未知的,將產(chǎn)生殘差,這種算法漸變型故障不敏感。

        3.2 不依賴模型的方法

        目前的控制系統(tǒng)越來越復(fù)雜,由于現(xiàn)實(shí)中對控制系統(tǒng)要建立精準(zhǔn)的解析數(shù)學(xué)模型難度較大,并且在存在建模誤差時,將會出現(xiàn)誤報、漏報現(xiàn)象。因此具有不需要對象精確模型且具有良好適應(yīng)性的不依賴于模型的故障診斷方法越來越受人們的重視。

        3.2.1 模糊推理的診斷方法

        模糊診斷不需要診斷對象的精確數(shù)學(xué)模型,主要是利用隸屬函數(shù)以及模糊規(guī)則進(jìn)行模糊診斷。在進(jìn)行故障診斷的過程中,故障的征兆具有一定的模糊性,一旦存在多個故障點(diǎn),那么故障和征兆之間的關(guān)系就變得十分的模糊,利用模糊語言集合能夠更準(zhǔn)確地反映故障和征兆之間的關(guān)系。

        3.2.2 小波分析

        小波分析主要就是用于分析和處理非平穩(wěn)的信號。小波分析的方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法比較類似,對系統(tǒng)的要求不是很高。主要就是結(jié)合了傳統(tǒng)硬件冗余以及冗余兩種方法的優(yōu)點(diǎn)。小波分析是將信號進(jìn)行疊加,形成的一系列小波函數(shù)。它根據(jù)局部函數(shù)所構(gòu)成的小波基,具有許多特殊的性質(zhì)以及優(yōu)點(diǎn)。小波分析具有良好的時域和頻域局部化特性。小波函數(shù)具有自動縮放和平移功能,可以有效分解測量信號和噪聲信號,并提取有效信息,而閾值和小波分解的層數(shù)的選取是小波分析的重要一步。用小波分析的方法對信號進(jìn)行分析時,所用窗口的大小發(fā)生改變,但窗口的形狀能夠進(jìn)行改動,即能夠改動窗口和頻率。小波分析是一種時域局部化的分析方法,它在低頻和低時間的分辨率下具有較高的頻率分辨率,在高頻部分具有較低的頻率分辨率和高的時間分辨率。

        3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法主要由神經(jīng)元組成,所組成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有較強(qiáng)非線性映射能力,信息常處于神經(jīng)元權(quán)重范圍內(nèi),以此增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)魯棒性。其中,反向傳輸算法又是這一算法的別稱,即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有序性以及穩(wěn)定性借助權(quán)重有序調(diào)節(jié)來實(shí)現(xiàn),其中權(quán)重分布又可以通過誤差函數(shù)數(shù)值來改變,以此完成適當(dāng)輸出任務(wù)。此外,隱含層、輸入層和輸出層是基本層數(shù)構(gòu)成,這三層又代表了正向傳播方向,神經(jīng)元間互相影響,一旦出現(xiàn)輸出結(jié)果不符合預(yù)期時,此時應(yīng)適當(dāng)調(diào)整信號傳播程序,在此期間,不斷縮小誤差函數(shù)值,確保信息全面提取工作順利進(jìn)行。要想提高網(wǎng)絡(luò)高效性,應(yīng)有效處理輸入樣本,此時具體訓(xùn)練方法流程為: 樣本對( 包含輸入和輸出信息) 正常提交于網(wǎng)絡(luò),接下來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)有效性訓(xùn)練,以此促使網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元合理分配,提高閾值和權(quán)值準(zhǔn)確性,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸入樣本所得的輸出結(jié)果接近于既定輸出結(jié)果時,則證明網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程能夠順利進(jìn)行,在這一過程中,訓(xùn)練算法指的是網(wǎng)絡(luò)權(quán)值有效調(diào)整以及合理修正的基本規(guī)則。

        3.2.4 專家系統(tǒng)法

        專家診斷法經(jīng)歷了二代的發(fā)展,第一代專家故障診斷方法是基于淺知識的,而第二代則是基于深知識的。不論是哪一代專家故障診斷方法,均是通過對傳感器知識的系統(tǒng)提取,在計算機(jī)里整理成故障規(guī)則庫,然后總結(jié)現(xiàn)場專家的個人的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推斷,進(jìn)行故障診斷。

        4 結(jié)束語

        風(fēng)電動力是世界上發(fā)展最快的可再生動力能源,已經(jīng)成為處理世界能源問題不行或缺的重要力量。風(fēng)力發(fā)電設(shè)備一般建在高山或遠(yuǎn)離海岸的偏遠(yuǎn)地域,氣候變化不能進(jìn)行預(yù)測,在這樣高度惡劣、雜亂的工作環(huán)境中,傳感器、執(zhí)行器發(fā)生故障時有發(fā)生,再加上風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)本身是一個非線性、多變量、強(qiáng)耦合的體系,當(dāng)參數(shù)出現(xiàn)不確定時,體系的控制將會愈加的復(fù)雜。為此有必要對風(fēng)力發(fā)電體系進(jìn)行實(shí)時的故障診斷,采用有效的容錯控制進(jìn)行對系統(tǒng)的可靠性進(jìn)行保障。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 王炳炬.基于信息熵的傳感器故障診斷方法研究[D].華北電力大學(xué)(北京),2016.

        [2] 王建.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)模塊級故障診斷方法研究[D].重慶大學(xué),2016.

        [3] 劉巍.液位系統(tǒng)的傳感器設(shè)計與故障診斷及容錯控制研究[D].中國計量大學(xué),2016.

        [4] 吳會祥.質(zhì)量傳感器故障診斷技術(shù)研究[D].安徽理工大學(xué),2016.

        [5] 湯寶平,鄧兵,鄧?yán)伲伇?無線傳感器網(wǎng)絡(luò)多級融合的機(jī)械故障診斷方法[J].振動.測試與診斷,2016(3601):92~96+199~200.

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