电气故障发电机桨距角诊断_第1页
电气故障发电机桨距角诊断_第2页
电气故障发电机桨距角诊断_第3页
电气故障发电机桨距角诊断_第4页
电气故障发电机桨距角诊断_第5页
已阅读5页,还剩15页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

电气故障发电机桨距角诊断第1页/共20页背景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.总结第2页/共20页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-baseddetection)基于数据的检测方法(输入输出,无建模,干扰,单一故障)第3页/共20页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第4页/共20页第三工况: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-MingHong.Maximumpowerpointtracking-basedcontrolalgorithmforPMSGwindgenerationsystemwithoutmechanicalsensors.

[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5页/共20页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风机系统模型第6页/共20页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.第7页/共20页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.第8页/共20页采用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)发电机模型第9页/共20页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第10页/共20页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第11页/共20页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,系统存在异常第12页/共20页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:第13页/共20页正常故障图3.3变桨距系统故障检测原理第14页/共20页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第15页/共20页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)第16页/共20页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。第17页/共20页参考文献[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]HongCM,ChenCH,TuCS.Maximumpowerpointtracking-basedcontrolalgorithmforPMSGwindgenerationsystemwithoutmechanicalsensors[J].EnergyConversionandManagement,2013,69(12):58–67

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论