[发明专利]一种基于M-EKF算法的海流发电机绝缘系统故障检测方法

说明书

本发明公开了一种基于M‑EKF算法的海流发电机绝缘系统故障检测方法。第一步根据所要监控的绝缘系统选择模型结构，并建立合理的状态空间方程。第二步利用基于连续EKF的改进的连续扩展卡尔曼滤波(M‑EKF)方法，使得它更准确识别模型结构的参数。利用M‑EKF方法主要包括：获取定子线圈绝缘系统的模型结构、选取状态空间建模所需的参数变量、利用传统的连续扩展卡尔曼滤波进行状态空间建模、利用M‑EKF方法改进状态空间建模、获取模型结构中电流参数辨识结果。

技术领域：

本发明涉及新能源领域中的海流发电机绝缘系统故障检测，尤其涉及一种基于M-EKF算法的海流发电机绝缘系统故障检测方法。

背景技术：

随着传统能源逐渐消耗殆尽，人类面临严峻的资源和环境问题。全世界海流能的理论估算值约为108kW量级，如果能合理的利用海流能，将会对人类的生存和发展提供不可估量的能量。在当前，海洋可再生能源已成为社会的一个重要参与者，但在恶劣的海洋环境中，如高湿度，高盐雾和热循环等，给海流发电机的安全运行带来了一系列严峻的挑战。特别是，它可能会造成定子和转子的绝缘系统损坏，有效的办法是不断监测绝缘的健康状态，所以实时在线监测绝缘系统的状态是很重要的。

目前对绝缘系统故障诊断的方法主要有：局部放电法和电机电流信号分析法。局部放电法对于绝缘系统的故障检测有超过80年的历史，在20世纪40年代，Johnson被认为是第一个将局部放电法用到高压设备的，但是这种检测结果受环境影响比较大。电机电流信号分析法被认为是应用比较流行的一种方法，但是其精度不高。当利用人工智能算法时，例如离散卡尔曼滤波已经非常成功的被应用到通信、定位和导航等其他领域。但是其实时性不高，往往需要先搜集采集数据然后再对数据进行批量处理。目前针对电机绕组线圈绝缘系统的故障检测问题，主要存在以下困难：(1)所需仪器过多成本很高；(2)检测实时性较低，处理较难且计算量大；(3)目前的检测方法往往输出诊断精度不高。

根据电机的类型和尺寸，与绝缘系统相关的故障，占到总故障的21％和40％之间。

发明内容：