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单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,2021/1/29,#,背景,2.,变桨距系统控制原理,3.,基于模型的变桨距系统故障检测,4.,仿真结果,5.,总结,背景2.变桨距系统控制原理3. 基于模型的变桨距系统故障检测,1,1.,背景,故障高发机械部件,变桨距系统,传动系统,故障检测技术,基于模型的检测方法,（,Model-based detection,）,基于数据的检测方法,（输入输出，无建模，干扰，单一故障）,1. 背景故障高发机械部件变桨距系统传动系统故障检测技术基于,2,2.,变桨距系统控制原理,工况,最大风能捕获阶段,起动并网阶段,恒功率控制阶段,超风速切出阶段,2. 变桨距系统控制原理工况最大风能捕获阶段起动并网阶段恒功,3,第三工况：,恒功率控制阶段,（变桨距角控制）,第二工况：,最大风能捕获阶段,（定桨距角控制）,1 Chih-Ming Hong.Maximum power point tracking-based control algorithm for PMSG wind generation system without mechanical sensors.2,于文杰,.,永磁直驱风力发电系统最大风能追踪策略研究,D.,东北电力大学,2008.,第三工况：恒功率控制阶段第二工况：最大风能捕获阶段1 C,4,3.,基于模型的变桨距系统故障检测,3.1,用于变桨距系统故障检测的风机模型,图,3.1,风机系统模型,3. 基于模型的变桨距系统故障检测3.1 用于变桨距系统故障,5,从仿真实验结果可以得出结论如下：,2）采用残差范数的均值作为故障判别函数，不仅能快速准确检测突发故障，而且实现了对潜在缓变故障的检测。,1 赵洪山,连莎莎,邵玲.,1）基于模型的故障检测方法提取的故障特征明显，对故障的定位准确，给现场监控和检修带来极大方便。,1赵洪山,连莎莎,邵玲.,风力机所受的整体机械转矩：（三个叶片）,华北电力大学,2016.,1 用于变桨距系统故障检测的风机模型,继而引入可反映系统实际运行情况和模型估计情况之间偏差的判别函数，从而得到了能准确反应变桨距系统运行状况的残差范数的均值曲线。,东北电力大学,2008.,1 赵洪山,连莎莎,邵玲.,1）叶片模型（以风速和变桨模型作为输入）,通过对变桨距系统及桨距角传感器的故障进行分析，找出特征参数，以此建立了模型。,基于模型的变桨距系统故障检测,基于模型的变桨距系统故障检测,1,）叶片模型,（以风速和变桨模型作为输入）,根据空气动力学特性，建立,每个叶片,所受到的转矩模型：,风力机所受的整体机械转矩：,（三个叶片）,1,赵洪山,连莎莎,邵玲,.,基于模型的风电机组变桨距系统故障检测,J.,电网技术,2015,02:440-444.,从仿真实验结果可以得出结论如下：1）叶片模型（以风速和变桨模,6,2,）传动系统模型,（齿轮箱模型）,作用：将转矩从转子传送到发电机,状态空间方程：,低速轴的惯性力矩,传动系统的扭转刚度,传动系统的扭转阻尼系数,高速轴的粘性摩擦系数,高速轴的惯性力矩,传动轴的扭角,齿轮比,传动系统的传动效率,1,郭双伟,.,基于结构分析方法的风电机组的故障检测研究,D.,华北电力大学,2016.,2）传动系统模型（齿轮箱模型）作用：将转矩从转子传送到发电机,7,1 Chih-Ming Hong.,残差均值为0，系统无故障,采用1阶传递函数的简化模型，时域表达式为：,1赵洪山,连莎莎,邵玲.,继而引入可反映系统实际运行情况和模型估计情况之间偏差的判别函数，从而得到了能准确反应变桨距系统运行状况的残差范数的均值曲线。,基于模型的变桨距系统故障检测,华北电力大学,2016.,1）基于模型的故障检测方法提取的故障特征明显，对故障的定位准确，给现场监控和检修带来极大方便。,基于模型的变桨距系统故障检测,东北电力大学,2008.,残差均值为0，系统无故障,通过对变桨距系统及桨距角传感器的故障进行分析，找出特征参数，以此建立了模型。,桨距角反馈滤波时间常数,3 变桨距系统故障检测原理,基于结构分析方法的风电机组的故障检测研究D.,采用,1,阶传递函数的简化模型，时域表达式为：,发电机发出的功率为：,3,）发电机模型,1 Chih-Ming Hong.采用1阶传递函数的简化,8,4,）变桨距系统模型,图,3.2,液压变桨距系统结构图,变桨距系统的自然频率,变桨距系统的阻尼系数,4）变桨距系统模型图3.2 液压变桨距系统结构图变桨距系统的,9,4,）桨距角传感器模型,传感器测量值,桨距角反馈滤波时间常数,桨距角反馈系数,4）桨距角传感器模型传感器测量值,10,3.2,残差估计,基于数学模型，可以推导出系统许多不同变量之间的,不变,的（静态或动态）关系，而与这些关系的任何违背都可以用作,残差,。,残差均值为,0,，系统,无故障,残差均值不为,0,，系统,存在异常,3.2 残差估计基于数学模型，可以推导出系统许多不同变量之间,11,对于变桨距系统常见的,缓变故障,，在残差反应中不明显，会影响我们对系统的正确判断。所以本文采用残差随着时间动态变化的均值作为残差判别函数，即用,残差范数的均值,来进行故障检测。,的最大值,可根据经验得到，考虑到延迟和误警率，,可以定义阀值,由经验所得，那么故障逻辑由下式表示：,对于变桨距系统常见的缓变故障，在残差反应中不明显，会影响我们,12,正常,故障,图,3.3,变桨距系统故障检测原理,正常故障图3.3 变桨距系统故障检测原理,13,4.,仿真结果,图,4.1,实际风速曲线,图,4.2,桨距角残差,1),变桨距执行机构故障,4. 仿真结果图4.1 实际风速曲线图4.2 桨距角残差1),14,2),桨距角传感器故障,缓变故障,（加性故障）,突发故障,（输出卡死）,2) 桨距角传感器故障缓变故障（加性故障）突发故障（输出卡死,15,采用1阶传递函数的简化模型，时域表达式为：,基于模型的变桨距系统故障检测,3 变桨距系统故障检测原理,3 变桨距系统故障检测原理,1 赵洪山,连莎莎,邵玲.,1）叶片模型（以风速和变桨模型作为输入）,1 赵洪山,连莎莎,邵玲.,1 Chih-Ming Hong.,基于模型的风电机组变桨距系统故障检测J.,通过对变桨距系统及桨距角传感器的故障进行分析，找出特征参数，以此建立了模型。,永磁直驱风力发电系统最大风能追踪策略研究D.,继而引入可反映系统实际运行情况和模型估计情况之间偏差的判别函数，从而得到了能准确反应变桨距系统运行状况的残差范数的均值曲线。,1）叶片模型（以风速和变桨模型作为输入）,1）基于模型的故障检测方法提取的故障特征明显，对故障的定位准确，给现场监控和检修带来极大方便。,基于数学模型，可以推导出系统许多不同变量之间的不变的（静态或动态）关系，而与这些关系的任何违背都可以用作残差。,5.,总结,本文提出了基于风电机组物理特性的数学模型的方法。通过对,变桨距系统,及,桨距角传感器,的故障进行分析，找出特征参数，以此建立了模型。,继而引入可反映系统实际运行情况和模型估计情况之间,偏差的判别函数,，从而得到了能准确反应变桨距系统运行状况的残差范数的均值曲线。从仿真实验结果可以得出结论如下：,1,）基于模型的故障检测方法提取的故障特征明显，对,故障的定位,准确，给现场监控和检修带来极大方便。,2,）采用,残差范数的均值,作为故障判别函数，不仅能快速准确,检测,突发故障，而且实现了对,潜在,缓变故障的检测。为实现设备的状态检修提供保障，对系统的经济可靠运行意义重大。,采用1阶传递函数的简化模型，时域表达式为：5. 总结本文提出,16,参考文献,1,赵洪山,连莎莎,邵玲,.,基于模型的风电机组变桨距系统故障检测,J.,电网技术,2015,02:440-444.,2,郭双伟,.,基于结构分析方法的风电机组的故障检测研究,D.,华北电力大学,2016.,3 Hong CM, Chen CH, Tu CS. Maximum power point tracking-based control algorithm for PMSG wind generation system without mechanical sensorsJ. Energy Conversion and Management, 2013, 69 (12): 5867.,4,于文杰,.,永磁直驱风力发电系统最大风能追踪策略研究,D.,东北电力大学,2008.,参考文献1 赵洪山,连莎莎,邵玲. 基于模型的风电机组变,17,谢谢,谢谢,18,1,）叶片模型,（以风速和变桨模型作为输入）,根据空气动力学特性，建立,每个叶片,所受到的转矩模型：,风力机所受的整体机械转矩：,（三个叶片）,1,赵洪山,连莎莎,邵玲,.,基于模型的风电机组变桨距系统故障检测,J.,电网技术,2015,02:440-444.,1）叶片模型（以风速和变桨模型作为输入）根据空气动力学特性，,19,可根据经验得到，考虑到延迟和误警率，,由经验所得，那么故障逻辑由下式表示：,对于变桨距系统常见的缓变故障，在残差反应中不明显，会影响我们对系统的正确判断。,1 赵洪山,连莎莎,邵玲.,2）采用残差范数的均值作为故障判别函数，不仅能快速准确检测突发故障，而且实现了对潜在缓变故障的检测。,3 变桨距系统故障检测原理,风力机所受的整体机械转矩：（三个叶片）,1赵洪山,连莎莎,邵玲.,残差均值不为0，系统存在异常,残差均值为0，系统无故障,继而引入可反映系统实际运行情况和模型估计情况之间偏差的判别函数，从而得到了能准确反应变桨距系统运行状况的残差范数的均值曲线。,2）采用残差范数的均值作为故障判别函数，不仅能快速准确检测突发故障，而且实现了对潜在缓变故障的检测。,通过对变桨距系统及桨距角传感器的故障进行分析，找出特征参数，以此建立了模型。,继而引入可反映系统实际运行情况和模型估计情况之间偏差的判别函数，从而得到了能准确反应变桨距系统运行状况的残差范数的均值曲线。,基于模型的风电机组变桨距系统故障检测J.,1 Chih-Ming Hong.,继而引入可反映系统实际运行情况和模型估计情况之间偏差的判别函数，从而得到了能准确反应变桨距系统运行状况的残差范数的均值曲线。,Energy Conversion and Management, 2013, 69 (12): 5867.,基于模型的变桨距系统故障检测,1赵洪山,连莎莎,邵玲.,桨距角反馈滤波时间常数,永磁直驱风力发电系统最大风能追踪策略研究D.,1赵洪山,连莎莎,邵玲.,残差均值为0，系统无故障,采用1阶传递函数的简化模型，时域表达式为：,3 变桨距系统故障检测原理,通过对变桨距系统及桨距角传感器的故障进行分析，找出特征参数，以此建立了模型。,风力机所受的整体机械转矩：（三个叶片）,风力机所受的整体机械转矩：（三个叶片）,基于模型的变桨距系统故障检测,采用,1,阶传递函数的简化模型，时域表达式为：,发电机发出的功率为：,3,）发电机模型,可根据经验得到，考虑到延迟和误警率，1 Chih-Min,20,5.,总结,本文提出了基于风电机组物理特性的数学模型的方法。通过对,变桨距系统,及,桨距角传感器,的故障进行分析，找出特征参数，以此建立了模型。,继而引入可反映系统实际运行情况和模型估计情况之间,偏差的判别函数,，从而得到了能准确反应变桨距系统运行状况的残差范数的均值曲线。从仿真实验结果可以得出结论如下：,1,）基于模型的故障检测方法提取的故障特征明显，对,故障的定位,准确，给现场监控和检修带来极大方便。,2,）采用,残差范数的均值,作为故障判别函数，不仅能快速准确,检测,突发故障，而且实现了对,潜在,缓变故障的检测。为实现设备的状态检修提供保障，对系统的经济可靠运行意义重大。,5. 总结本文提出了基于风电机组物理特性的数学模型的方法。通,21,
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