基于小波和支持向量机的双馈风电变流器开路故障诊断

【摘要】：随着风电场装机容量逐年上升,风电机组的设计、制造已经不是难题,而这些风电设备在运行一段时间后,其故障后的维护与检修就成为不可避免的问题。在目前已有的风力发电设备中,双馈风力发电机组应用最为广泛,相对于一台风力发电机组中的发电机和其他机械部件而言,风电变流器是可靠性相对较差的环节之一。变流器中的功率器件在工作期间要不断受到温度的变化以及周围环境的影响,极易导致变流器发生故障。一旦变流器中的任何一个功率开关发生故障,整个风电机组将可能遭受严重损坏或导致停机,因此,针对双馈风电变流器的故障诊断具有十分重要的意义。 首先,针对实验室已有的双馈电机系统建立了双馈电机和双PWM变流器数学模型,在建立模型和分析控制方案的基础上,利用Matlab/Simulink软件搭建了双馈风电机组的软件仿真平台,并模拟了转子侧变流器单开关的开路故障以获取故障数据。仿真结果证明搭建的双馈风电系统在正常情况下能实现稳定运行,且在故障状态下能很好的模拟开路故障,为后续的故障诊断研究奠定了基础。 其次,针对FFT变换只能反映信号频域全局信息而无法表征时域局部异常信息的问题,提出了一种利用小波变换对双馈风电转子侧变流器三相电流波形进行特征提取的方法,提取了转子侧变流器三相电流的低频能量值作为运行状态特征向量,仿真结果表明所提取的特征具有良好的正常、异常状态可分性,能很好的用于转子侧变流器开路故障分类识别。 最后,针对神经网络进行故障诊断的训练时间长且网络设计复杂的问题,提出了一种基于小波和支持向量机的双馈风电转子侧变流器开路故障诊断方法。将小波变换所提取的特征向量通过训练好的支持向量机进行故障诊断。仿真结果表明,所提方法不但提高了诊断的快速性而且提高了分类识别准确率。图27幅,表12个,参考文献69 【关键词】：双馈风电系统 双PWM变流器 开关故障 小波分析 支持向量机
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM46
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 论文研究背景与意义9
• 1.2 故障诊断的研究现状9-13
• 1.3 风电系统变流器开路故障诊断的研究现状13-14
• 1.4 本文研究内容14-16
• 2 双馈风力发电系统建模16-28
• 2.1 双馈风电系统的组成及运行原理16-18
• 2.1.1 双馈风电系统的组成16-17
• 2.1.2 双馈风电系统的运行原理17-18
• 2.2 双馈电机的数学模型18-23
• 2.2.1 坐标变换18-20
• 2.2.2 三相静止坐标下双馈电机的数学模型20-22
• 2.2.3 两相旋转坐标下双馈电机的数学模型22-23
• 2.3 双PWM变流器的数学模型23-24
• 2.3.1 转子侧PWM变流器的数学模型23-24
• 2.3.2 中间直流环节的数学模型24
• 2.4 双馈系统仿真分析24-27
• 2.5 本章小结27-28
• 3 基于小波变换的转子侧变流器开路故障特征提取28-47
• 3.1 转子侧变流器开路故障的影响28-29
• 3.2 基于FFT的故障检测方法29-31
• 3.2.1 FFT基本理论29-31
• 3.2.2 基于FFT的故障检测31
• 3.3 基于小波变换的故障特征提取31-39
• 3.3.1 小波变换的基本原理31-36
• 3.3.2 基于小波变换的故障特征提取36-39
• 3.4 仿真与分析39-46
• 3.4.1 转子侧变流器开路故障仿真39-41
• 3.4.2 基于FFT的故障检测方法的仿真41-43
• 3.4.3 基于小波变换的故障特征提取方法的仿真43-46
• 3.5 本章小结46-47
• 4 基于SVM的转子侧变流器开路故障诊断47-57
• 4.1 支持向量机分类原理47-54
• 4.1.1 统计学习的基本理论47-49
• 4.1.2 支持向量机原理49-53
• 4.1.3 支持向量机的分类步骤53-54
• 4.2 基于小波和SVM的转子侧变流器开路故障诊断54
• 4.3 仿真与分析54-56
• 4.4 本章小结56-57
• 5 总结与展望57-59
• 5.1 全文总结57
• 5.2 研究展望57-59
• 参考文献59-64
• 攻读学位期间主要的研究成果64-65
• 致谢65

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