基于數(shù)據(jù)的風(fēng)車故障診斷與容錯(cuò)控制.pdf

1、隨著21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)全球化的深入發(fā)展和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力的日趨加劇，人類對(duì)能源的需求不斷增加，能源危機(jī)顯得愈發(fā)明顯。風(fēng)能作為清潔、環(huán)保、可再生的能源受到了世界各國(guó)的關(guān)注，風(fēng)力發(fā)電機(jī)作為有效利用風(fēng)能的手段也得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，風(fēng)能轉(zhuǎn)換效率提高，風(fēng)車單機(jī)容量逐漸變大，風(fēng)車的自動(dòng)化程度明顯提高，系統(tǒng)內(nèi)設(shè)備與工況也變得愈加復(fù)雜。伴隨而來(lái)的不確定性以及系統(tǒng)中可能存在的各種擾動(dòng)，均會(huì)導(dǎo)致故障或非正常工況的出現(xiàn)。就風(fēng)力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)而言，風(fēng)車的非正常工況預(yù)報(bào)與診斷、

2、容錯(cuò)方法及關(guān)鍵設(shè)備維護(hù)對(duì)這個(gè)系統(tǒng)的安全、可靠和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有至關(guān)重要的作用。基于機(jī)理模型的實(shí)時(shí)性能監(jiān)測(cè)和故障診斷方法在過(guò)去的二十年中，已經(jīng)得到了飛速發(fā)展并形成了一套較為成熟的理論體系。然而，風(fēng)車日益增加的復(fù)雜程度逐漸使得系統(tǒng)的機(jī)理模型信息變得難以獲取。故而，從系統(tǒng)在實(shí)時(shí)運(yùn)行中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)入手，將解決實(shí)時(shí)性能監(jiān)測(cè)問(wèn)題的方式轉(zhuǎn)向了另一條途徑，因此利用測(cè)量得到的數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)故障診斷及容錯(cuò)控制具有重要的理論及實(shí)際意義。
　　本文在現(xiàn)有的故障診斷

3、與容錯(cuò)控制方法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一整套基于數(shù)據(jù)的風(fēng)車故障診斷與容錯(cuò)控制方案。在簡(jiǎn)要研究風(fēng)車模型的基礎(chǔ)上，利用基于偏最小二乘的優(yōu)選變量方法從風(fēng)車模型的眾多傳感器變量中篩選出對(duì)本課題故障診斷最有用的若干變量。結(jié)合DO觀測(cè)器、等價(jià)向量和子空間辨識(shí)理論，設(shè)計(jì)直接從輸入輸出數(shù)據(jù)辨識(shí)得到殘差產(chǎn)生器重要參數(shù)的方案，進(jìn)一步選擇廣義似然比處理殘差，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測(cè)風(fēng)車故障。在檢測(cè)出故障后，選用可能性C均值聚類算法實(shí)現(xiàn)故障分類，克服了大多數(shù)基于數(shù)據(jù)的分類方法將未

4、知故障錯(cuò)誤分類的問(wèn)題。成功實(shí)現(xiàn)故障分類后，針對(duì)不同類型的可容錯(cuò)故障設(shè)計(jì)不同的容錯(cuò)控制方案。在軟測(cè)量理論的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)基于數(shù)據(jù)的軟測(cè)量方法，在傳感器發(fā)生故障后，引入軟傳感器測(cè)量值保障風(fēng)車的穩(wěn)定運(yùn)行；在Youla參數(shù)化、互質(zhì)分解理論的基礎(chǔ)上，選用擴(kuò)展內(nèi)?？刂破鳎幂斎胼敵鰯?shù)據(jù)設(shè)計(jì)針對(duì)驅(qū)動(dòng)器故障的容錯(cuò)控制器。最后，在Simulink環(huán)境下，設(shè)計(jì)典型風(fēng)車故障，對(duì)本文設(shè)計(jì)的故障診斷與容錯(cuò)控制方案進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果顯示，本方案能夠較為準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)風(fēng)車的