[发明专利]基于改进多胞型观测方法的风力机桨距执行器故障诊断方法在审

专利信息
申请号: 201810594952.9 申请日: 2018-06-11
公开(公告)号: CN108799012A 公开(公告)日: 2018-11-13
发明(设计)人: 吴定会;刘稳;郑洋;肖仁;黄海波;王佳宇;潘庭龙;沈艳霞 申请(专利权)人: 江南大学
主分类号: F03D17/00 分类号: F03D17/00
代理公司: 无锡市大为专利商标事务所(普通合伙) 32104 代理人: 殷红梅
地址: 214122 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明提出一种基于改进多胞型观测方法的风力机桨距执行器故障诊断方法,主要包括:(1)建立风力机线性变参数模型,在MATLAB中进行模型搭建;(2)在无故障条件下运行MATLAB中的风力机模型,采集正常运行时的桨距角数据;(3)基于风力机线性变参数模型,利用多胞型未知输入观测方法实现干扰项的解耦,通过重构干扰矢量解耦干扰,从而消除未知干扰的影响;(4)通过配置状态反馈矩阵来减小噪声信号对系统的影响;(5)观测系统正常运行时的输出残差,设计阈值进行残差的评估,利用一段时间里残差信号的均方根值是否超过阈值来检测系统是否发生故障。本发明能够有效判断出桨距执行器故障,利于及时发现故障,确保系统稳定运行。
搜索关键词: 风力机 桨距 变参数模型 故障诊断 观测 残差 矩阵 残差信号 发生故障 故障条件 观测系统 检测系统 模型搭建 配置状态 确保系统 稳定运行 有效判断 噪声信号 干扰项 桨距角 均方根 矢量解 减小 解耦 重构 改进 采集 反馈 输出 评估 发现
【主权项】:
1.基于改进多胞型观测方法的风力机桨距执行器故障诊断方法,其特征是,包括以下步骤:步骤1、在风力机各个子模型的基础上建立线性变参数模型,在MATLAB中进行模型搭建;步骤2、在无故障条件下运行MATLAB中的风力机模型,采集风力机模型正常运行时的桨距角数据,并将采集到的桨距角运行数据离线保存;步骤3、基于风力机线性变参数模型,利用多胞型未知输入观测方法实现干扰项的解耦,通过重构干扰矢量解耦干扰,从而消除未知干扰的影响;步骤4、考虑到实际运行中噪声的影响,通过配置状态反馈矩阵来减小噪声信号对系统的影响;步骤5、观测系统正常运行时的输出残差,设计阈值进行残差的评估,利用一段时间里残差信号的均方根值是否超过阈值来检测系统是否发生故障。
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