[发明专利]基于灰色关联的风力发电机组故障诊断方法及装置

说明书

技术领域

本发明关于一种风力发电机组故障诊断方法及装置，特别是涉及一种基于灰色关联的风力发电机组故障诊断方法及装置。

背景技术

随着风力发电机组装机容量不大增加，其在电网中的比例也在逐年提高，因此在故障造成事故之前对其进行故障诊断也变得非常重要。多源信息以其具有的相关性和互补性，往往比单源信息进行诊断具有更好的实用效果。然而由于环境的复杂性、传感器或观测者本身的局限性、信息获取技术或方法的不完善等原因，这些信息通常表现出不确定(Uncertain)、未知(Vague)、非精确(Imprecise)和不完全(Incomplete)等特征，可统称它们为不完整性(Imperfection)。信息不完整性的具体描述是大型设备故障诊断的一个重要环节，也是后期进行融合判断的基础。

基于证据理论的信息融合方法以其在不确定信息的表示、度量和组合等方面的优势，在故障诊断领域中得到广泛应用，已被证明是一种有效的方法，然而如何从不完整性信息中提取基本置信度BPA(basic probability assignment)是故障诊断的一个难点，现在还没有具体方法。因此，实有必要提出一种技术手段，以解决此问题。

发明内容

为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种基于灰色关联的风力发电机组故障诊断方法及装置，其基于灰色关联理论从不完整性信息中获取基本置信度(BPA)，然后利用证据理论的组合规则进行多源融合，使故障模式的置信度大大增加，便于有效地进行故障判断。

为达上述及其它目的，本发明提出一种基于灰色关联的风力发电机组故障诊断方法，包括如下步骤：

步骤一，假设有m个故障类型，该m个故障的每个故障类型存在n个故障特征向量来表征；

步骤二，确定每个故障类型的特征参考向量；

步骤三，在全部特征参考向量的基础上，得到m个故障类型的m×n维特征参考向量空间，并根据关联系数计算公式获得待诊断向量与特征参考向量空间里各特征参考向量的关联系数；

步骤四，利用关联度计算公式获得待诊断向量对m个故障类型不同故障的总关联度，并对关联度进行归一化处理，即得到该待诊断向量对不同故障的置信值；以及

步骤五，根据获得的该待诊断向量对不同故障的置信值，根据融合公式对多条证据进行Dempster组合规则融合，得到最终的诊断结果。

进一步地，该关联系数计算公式为：