[发明专利]基于模糊Petri网的风电机组液压变桨系统故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于模糊Petri网的风电机组液压变桨系统故障诊断方法，属于风电机组液压变桨系统故障诊断技术领域。 

背景技术

随着能源和环境危机，风力发电作为一种可再生能源发电的形式，受到各国的普遍关注。提高我国风电设备的技术水平和制造能力，降低风力发电成本，增强其市场竞争力，降低风电场的运营成本，是目前我国各大风机厂家和运营商的共同愿望。风电机组单机容量随着风电发展规模的不断扩大而日益增大，但频发的故障使机组年平均发电时间缩短，设备检修时间变长，导致机组故障检修成本很高。对于风电场运营商，如何提高风电机组的利用率，减少机组的突发事故率，进而缩短机组故障停机时间，越来越成为一项十分迫切的任务。由于风电机组所处环境恶劣，温度、风沙、气候变化等都会影响设备性能，因此加强对风电机组故障诊断方法的研究，确保风电机组的安全运行具有重要意义。 

在风电机组中，液压系统以其响应频率快、扭矩大、便于集中布置和集成化等优点，在气动刹车、机械刹车、偏航驱动、偏航刹车、变转速、变桨距控制等方面进行了广泛的应用。然而，大功率风力机的液压系统一旦发生故障，维修难度较大。掌握大功率风力机的液压系统故障诊断与分析技术，提供风电机组故障判断的科学依据，准确评估机组的可靠性，从而可以合理制定检修计划，开展检修任务，对于指导机组优化运行，避免对机组故障诊断的盲目性等，意义重大。 

Petri网模型能将系统抽象的、离散的各个状态用具体的图像模型表示出来，兼具了图形化建模能力和数学计算能力，不仅在系统描述和动态性能分析方面具有独到之处，而且在人工智能领域的知识表示和诊断推理方面也得到了广泛的应用。在故障诊断系统中，故障的产生和传播是一个典型的动态过程，利用Petri网可以很好地描述故障的产生和传播过程。考虑到故障受外界复杂环境影响使其描述具有不确定性或模糊性，为了使Petri网具有模糊推理能力，本发明提出了一种模糊Petri网风电机组液压变桨系统故障诊断方法以满足故障诊断的要求。 

发明内容

模糊Petri网（Fuzzy Petri Nets）作为对离散事件动态系统建模和分析的重要工具，是构造模糊产生式规则的良好图形建模工具，利用FPN可以对规则库状态的变化特性在不同 的层面上进行并行分析和模糊推理。为了使Petri网具有模糊推理的能力，本发明提出一种模糊Petri网风电机组液压变桨系统故障诊断方法。 

一种基于模糊Petri网的风电机组液压变桨系统故障诊断方法，包括以下步骤： 

1）建立风电机组液压变桨系统的模糊Petri网模型，以系统全面的描述液压变桨系统的故障传播的过程。 

先要确定故障模型的顶事件,即给出的故障事件，再找出事件发生的直接原因；依此类推，直到找出导致系统故障的最底层原因，建立液压变桨距系统的故障Petri网模型。 

2）根据模糊Petri网模型及库所间的逻辑关系，获得液压变桨系统各故障库所的可达集合、立即可达集合和相邻库所集合。 

在模糊推理算法中，需要对模糊Petri网中的各个库所建立可达集合RS(P_i)﹑立即可达集合IRS(P_i)以及相邻库所集合AP(P_ij)。一个库所的可达集合RS(P_i)是库所P_i触发一系列变迁后能够到达的库所集合，即库所P_i经过一个或多个变迁只要能够达到的集合都可以组成该库所的可达集合RS(P_i)；立即可达集IRS(P_i)是库所P_i触发一个变迁t_i后就能够达到的库所集合，即库所P_i只能够经过一次变迁而不是经过多次变迁转移达到的集合从而实现立即可达的目的；相邻库所集AP(P_ij)是许多同库所P_i一样经过一个变迁便能够立即达到的集合，即对于一个有多输入库所的变迁来说，除了该输入库所P_i，其他经过该变迁的库所所组成的集合就构成了该库所的相邻库所集合AP(P_ij)。 

3）风电机组液压变桨机构的故障诊断 

通过分析故障库所的可达集合、立即可达集合和相邻库所集合，根据模糊产生式规则、变迁触发规则和模糊推理算法，进行模糊反向并行推理过程，确定故障产生原因并得到故障库所可信度，实现风电机组液压变桨距系统故障诊断。