基于模糊识别的风电双馈异步电机故障诊断方法的研究

【摘要】：风电机组双馈异步电机是风电机组的重要组成部分,是风电机组实现变速恒频的重要设备,双馈异步电机的正常运行关系着机组的运行安全。由于风电场环境恶劣、工况多变,导致发电机故障频发,而风电场一般位置偏远,设备一旦损坏,备件和更换设备的周期长。如果能够及早的发现发电机的故障,诊断出具体故障模式,并及时的调整运行模式和施行维修措施,能够缩短维修时间,降低维修费用。国内外已经针对风电机组双馈异步电机的状态监测和故障诊断进行了大量的研究工作,并且随着研究工作的向前推进,有些研究成果已经产品化,并运用到风电场中,由于研究不够深入,功能不够完善,常有误报,漏报故障的事件发生,主要原因是现有的系统主要是进行设定阈值报警,观看数据趋势变化,并没有将监测参数和工况联系起来,阈值的设定不够合理。而且这些系统给出的诊断结果只是一个初步的诊断,没有定位到具体的故障模式,不利于后续的维修计划的实施。本文在对模糊识别理论研究的基础上,提出了一套适用于风电双馈异步电机的多元模糊故障诊断流程。在流程的指导下,首先研究了双馈异步电机的结构特点和工作原理,并确定发电机典型的故障模式,包括转子不平衡、转子不对中、轴承故障、定子绕组匝间短路、转子绕组匝间短路。建立发电机系统典型故障的动力学模型,对不同的故障模式进行故障机理分析,研究故障发生时的多元故障征兆,结合故障树分析,得出故障原因和对应的维修措施,建立每种故障的故障知识库。结合风电机组变工况运行特性,提出了基于角域信号重采样和阶比分析的频域特征提取方法和基于运行工况辨识和概率分布特性的时域特征提取方法,选定与振动参数、温度参数和电气参数相关的运行参数,来划定运行区间,根据区间数据的高斯分布特性,来划定各运行区间特征参数阈值。综合考虑故障模式的多种故障征兆,结合模糊识别方法,研究融合多种故障征兆的多元模糊故障诊断方法,避免单一参数识别故障的片面性和不准确性,达到对系统故障进行准确识别的目的。识别出故障后,合理的调整运行方式和安排维修措施。在故障特征提取方法、故障模式识别方法和故障知识库的基础上,结合现场实际情况,研究开发发电机的状态监测和故障诊断系统,作为“风电机组在线状态监测和故障诊断系统TCMM V1.0"大系统的模块到现场实际应用,是理论与工程实际相结合。 【关键词】：双馈异步电机 特征提取 角域重采样 阶比分析 故障诊断 多元模糊识别
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM343
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 课题研究背景及研究的目的和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 故障诊断方法研究现状12-13
• 1.2.2 发电机故障诊断研究现状13-14
• 1.3 本文的研究内容14-15
• 第2章 风电双馈异步电机故障研究15-40
• 2.1 双馈异步电机结构特点和工作原理15-16
• 2.2 双馈异步发电机故障机理分析16-23
• 2.2.1 转子不平衡故障16-18
• 2.2.2 转子不对中故障18-20
• 2.2.3 轴承故障20-22
• 2.2.4 定子和转子绕组匝间短路故障22-23
• 2.3 发电机故障FMEA分析23-32
• 2.4 发电机故障FTA分析32-39
• 2.5 本章小结39-40
• 第3章 基于多元模糊识别的风电双馈异步电机故障诊断40-69
• 3.1 多元模糊诊断方法的总体思路40-45
• 3.1.1 模糊理论简介40-42
• 3.1.2 模糊模式识别42-44
• 3.1.3 风电双馈异步电机模糊故障诊断流程44-45
• 3.2 发电机故障征兆提取方法45-57
• 3.2.1 基于角域重采样和阶比分析的频域特征提取方法45-50
• 3.2.2 基于运行工况辨识和概率分布统计的时域特征提取方法50-57
• 3.3 多元模糊征兆集的建立57-59
• 3.4 多元模糊识别故障诊断59-60
• 3.5 多元模糊识别故障诊断仿真案例60-67
• 3.6 本章小结67-69
• 第4章 风电发电机故障诊断系统的开发69-78
• 4.1 系统开发环境69-70
• 4.2 系统开发路线70-71
• 4.3 系统数据获取方案71-74
• 4.3.1 振动信号获取方案71-72
• 4.3.2 SCADA数据的获取和传输72-73
• 4.3.3 数据采集系统73-74
• 4.4 系统功能74-77
• 4.4.1 发电机实时数据监测功能74-75
• 4.4.2 发电机故障诊断功能75-76
• 4.4.3 故障报表管理功能76
• 4.4.4 发电机故障知识库功能76-77
• 4.5 本章小结77-78
• 第5章 结论与展望78-80
• 5.1 总结78-79
• 5.2 展望79-80
• 参考文献80-83
• 在校期间发表的学术论文和参加科研情况83-84
• 致谢84

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