[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有效

专利信息
申请号: 201610298086.X 申请日: 2016-05-06
公开(公告)号: CN105759207B 公开(公告)日: 2018-10-02
发明(设计)人: 刘磊;王天真;秦海洋 申请(专利权)人: 上海海事大学
主分类号: G01R31/34 分类号: G01R31/34;G01R31/12;G06F19/00
代理公司: 上海三和万国知识产权代理事务所(普通合伙) 31230 代理人: 陈伟勇
地址: 201306 上海市*** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要: 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。
搜索关键词: 一种 基于 ekf 算法 海流 发电机 绝缘 系统故障 检测 方法
【主权项】:
1.一种基于M‑EKF算法的海流发电机绝缘系统故障检测方法,海流发电机绝缘系统包括耦合箱、脉冲发生器、高频信号采集器和罗贝尔线圈绝缘系统,脉冲发生器通过耦合箱与罗贝尔线圈绝缘系统连接形成闭合回路,高频信号采集器连接在耦合箱的电阻Rm,用于采集电流信号;罗贝尔线圈绝缘系统通过输出误差最小化技术及其相对灵敏度函数模型辨识方法得到一个五参数R1L1C1/R2C2的电路拓扑,电路拓扑各元件排布如下,R1,L1,C1是串联的,并且R1,L1,C1从上至下依次排列,R2和C2是串联的从上至下依次排列,并与R1L1C1并联;R1L1C1和R2C2并联后,并联后上方串联耦合箱的电阻Rm,下方串联耦合箱的电感lc,Rm=47Ω是测量电阻,lc=0.8×10‑6H;罗贝尔线圈绝缘系统接着与脉冲发生器相连接形成闭合回路;其五个参数值分别为:R1=908.9388Ω,L1=0.019859H,C1=2.0871e‑9F,R2=20.484Ω和C2=5.6612e‑10F;令雅克比矩阵F=F0+M1×F1+M2×F2+M3×F3,其中F1是状态转换矩阵f(x,t)偏微分x1的海森矩阵,x1是状态变量的集合值x的第一分量,M1是F1前的系数调节因子;F2是状态转换矩阵f(x,t)偏微分x2的海森矩阵,x2是状态变量的集合值x的第二分量,M2是F2前的系数调节因子;F3是状态转换矩阵f(x,t)偏微分x3的海森矩阵,x3是状态变量的集合值x的第三分量,M3是F3前的系数调节因子;雅克比矩阵F用于计算状态变量的集合值x;集合值x的5个元素从上至下分别是:i1,i2,uc,v和R1;其中i1是R1L1C1分支上的电流,i2是R2C2分支上的电流,i是R1L1C1和R2C2并联后的总电流,uc代表电容C1上的电压;v代表R2和C2上总的电压;集合值x的第一分量i1和第二分量i2之和为所要监测电流值i;其特征在于,所述基于M‑EKF算法的海流发电机绝缘系统故障检测方法包括以下步骤:步骤1:从模型结构中选取状态变量根据从罗贝尔线圈绝缘系统获得的R1L1C1/R2C2电路拓扑,目标监测量是总电流i,总电流i是分电流i1和i2之和;雅克比矩阵F是5阶方程,五个随机状态变量i1,i2,uc,v和R1被选择,包含了状态变量i1,i2;步骤2:利用连续扩展卡尔曼滤波对模型结构进行状态空间建模从步骤1选定模型结构五个状态变量i1,i2,uc,v和R1,用于描述模型结构的状态空间方程如下:上述5个等式扩展后的状态空间方程可以写成如下形式:观测方程可以用以下方程表示:线性近似方程可以用以下的雅克比计算得到:观测矩阵可以用下列方程表示:其中U代表脉冲发生器的输入,(1)式至(5)式是描述模型结构的状态空间方程,为了计算(8)式的雅克比矩阵,将(1)式至(5)式写为(6)式的形式;(8)式是线性化非线性方程时需要计算的雅克比矩阵,其中x代表i1,i2,uc,v和R1被选作五个状态变量,(6)式对x求偏导数得到(8)式的雅克比矩阵;观测方程(7)式用于得到输出值,就是R1L1C1/R2C2模型结构的总电流i;观测矩阵(9)式用于计算卡尔曼增益K;同时计算得出的卡尔曼增益K一方面用于协方差矩阵P的计算,另一方面用于更新状态变量的集合值x;步骤3:利用M‑EKF算法修正建模误差修正(8)式的雅克比矩阵,可以重新写为如下的形式:整理得到的雅克比矩阵方程如下:通过(11)式得到的新的雅克比矩阵F将会代替(8)式的雅克比矩阵重新进入连续扩展卡尔曼滤波中参与循环;新得来的值F通过K(t)=P(t)HT(t)R‑1(t)得到卡尔曼增益K,通过得到协方差矩阵P,另一方面通过更新状态变量的集合值x;当脉冲发生器输入信号时,高频信号采集器采集的电流信号作为实际测量值z(t)进入M‑EKF算法用于辨识电流值i;电流i是有六个脉冲的曲线,其中三个脉冲朝上,三个脉冲朝下,朝上的脉冲是由上升电压引起的,朝下的脉冲是由下降电压引起的;第一个电流脉冲朝上,最大幅值在0.8A与1A之间,发生在50us之前;第二个电流脉冲朝下,最大幅值在0.6A与0.8A之间,发生在50us和100us之间;第三个电流脉冲朝上,最大幅值在0.8A与1A之间,发生在50us和100us之间,但是时间在第二个脉冲之后;第四个电流脉冲朝下,最大幅值在0.6A与0.8A之间,发生在100us和150us之间;第五个电流脉冲朝上,最大幅值在0.8A与1A之间,发生在200us和250us之间;第六个电流脉冲朝下,最大幅值在0.6A与0.8A之间,发生在400us和450us之间。
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海海事大学,未经上海海事大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201610298086.X/,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top