漂浮式海上风电机组无模型自适应容错控制策略

漂浮平台运动和海上恶劣条件使得漂浮式海上风电机组(FOWT)建模难度大且故障率较高,为此,提出一种无需对FOWT进行数学建模的无模型自适应主动容错控制策略。该策略主要包括故障智能诊断和故障自适应补偿系统:故障智能诊断系统利用卷积神经网络模型对时序信号进行空间特征挖掘完成故障智能诊断;故障补偿系统采用无模型自适应控制策略实现,将动态补偿过程转化为非线性系统实时控制问题,通过实时求解补偿因子来应对和恢复多种故障,有效降低了控制器开发成本且避免了建模产生的误差。在多种故障场景下进行仿真实验,结果验证了提出控制策略的容错能力,不仅可使叶轮载荷保持平衡,且可降低塔筒载荷。

基于多层窄带局部峰值因子的变桨轴承故障特征提取

针对风力发电机变桨轴承往复运转的行程短,转速低,故障信息微弱,故障诊断困难的问题,提出了一种基于多层窄带局部峰值因子的变桨轴承故障特征提取方法。首先,使用编码器零位信号对原始信号进行分割重构,去除往复换向过程中非平稳信号和冲击的影响;然后,构建多层窄带滤波器组,设计并使用谐波局部峰值因子代替传统的谱峭度作为滤波频带的评估指标,进行滤波频带的优化选择;最后,基于选取的最优滤波频带对重构信号进行带通滤波和解调,基于平方包络谱的峰值频率及其幅值提取故障特征。设计了一种非整周往复运转轴承故障模拟试验台,用于变桨轴承故障信号的模拟和多层窄带局部峰值因子方法验证,结果表明,在基于谱峭度的滤波频带选取方法无效的情况下,多层窄带局部峰值因子方法可以有效提取变桨轴承振动信号中的故障特征。

基于LMD-SECNN的风机变桨系统故障检测

风机变桨系统控制较为复杂,且易发生机械故障。针对振动信号比较复杂,直接利用神经网络进行学习会影响特征的提取,提出了一种以将局部均值方法及注意力机制相结合的故障诊断模型,即LMD-SECNN模型。首先利用局部均值分解法对数据进行预处理,减少噪声干扰,并最大限度保存原始信号里的故障特征;其次经过LMD处理后产生多个PF分量;最后以神经网络模型Inception v1架构为基础进行改进,增加通道注意力SEnet模块。实验结果表明:LMD-SECNN模型的准确率达到99.42%,远高于对比模型的准确率,验证了所提方法的有效性和优越性。

计及叶轮不平衡的差动调速风电机组变桨距控制

为保证差动调速型风电机组在全风速区间内运行的能量效率及稳定性,在考虑叶轮不平衡、风剪切及塔影效应的影响下,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络的滑模变结构控制(SMVSC)方法,以完成差动调速型风力机桨距的准确、快速调节。该方法将滑模误差引入其控制的自适应率中,通过在线调整RBF神经网络的权值和中心值来有效地抑制抖振效应。搭建了1.5 MW差动调速型风电机组仿真模型,在利用物理试验平台对仿真模型进行原理验证后,对所提RBF-SMVSC方法的控制效果进行了对比验证。研究结果表明:相较于PI和传统滑模控制独立变桨方法,在不同的风速条件下,所提控制方法不仅可以更加快速、精确地调节风力机转速和功率输出,还可以有效提高机组的能量捕获效率,减小不平衡载荷。

基于卷积自编码器的风电机组变桨轴承故障预警与定位

以变桨轴承为研究对象,文章提出了一种基于卷积自编码器的变桨轴承故障预警与定位方法。首先,在分析不同风速工况下风电机组变桨控制运行特性的基础上,选取恒功率阶段运行数据进行分析;其次,建立卷积自编码网络(CAE)模型对多个相关特征变量进行编码和解码重构,实现对不同特征变量间内在相关性的建模与特征挖掘,进一步通过余弦相似性函数和差异性函数分析特征变量重构残差的变化来检测和定位故障;最后,基于某风电场风电机组SCADA数据进行验证分析。相较于传统主成分分析和自编码器网络以及全工况监测,文章所提方法能够更早预警故障的发生,且误报率低,能够实现故障准确定位。

切出风速下大型风力机变桨故障叶片气动及结构特性研究

风力机叶片变桨故障极易引发不稳定超高负载而导致结构失效损毁。首先,基于计算流体力学方法对NREL 5 MW风力机变桨故障/成功叶片气动侧特征进行分析,然后,利用双向强流固耦合及屈曲分析对典型方位角下变桨故障叶片状态展开研究。结果显示,切出风速下变桨故障叶片挥舞力矩平均值为变桨成功叶片的13.8倍,且前者流场尾迹更明显。叶片在双向强流固耦合下挥舞力矩较之无流固耦合波动范围明显更广,且变桨故障叶片最大叶尖位移为变桨成功叶片的14.1倍。对于0°、60°、120°和180°四个典型方位角,随角度增大变桨故障叶片的弯矩大小、叶尖位移、弯曲程度、端部效应、尾迹范围和强度逐渐减小。屈曲分析发现随方位角增大,屈曲因子呈递增趋势,其中180°方位角较之0°方位角的一阶屈曲因子增加20.2%。

基于数据驱动的风电机组变桨系统故障诊断与健康状态预测研究

文中首先聚焦于风电机组桨叶零位偏移故障,利用GH-Bladed风机仿真软件仿真不同工况下的桨叶零位偏移,研究零位偏差对运行机组叶轮转速、叶根弯矩的影响,并采用风电机组轴向加速度1P谐波幅值和3P谐波幅值之比拟合桨叶零位偏差判定曲线图,构建桨叶零位偏差判定模型。再基于神经网络技术,分析机组实际运行数据采集与监视控制系统(Supervisory Control And Data Acquisition,SCADA)历史数据,完成变桨故障特征提取和数据分析处理,训练添加注意力机制的长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory Neural Network,LSTM)模型,构建AT-LSTM变桨健康状态预测模型,并从多个分类模型指标,将AT-LSTM与循环神经网络(RNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)进行对比,证明了添加注意力机制对于神经网络带来的提升。

数字孪生驱动的风电机组变桨系统故障诊断

数字孪生作为连接物理世界和数字世界的纽带,其融合机理与数据的建模方式在时效性和准确性等方面有着超出以往模型的潜力。文中首先针对风电机组变桨系统故障诊断问题,结合多体动力学提出了一种风电机组数字孪生模型的建立方法;其次,利用机组运行信息与机理先验知识,并通过历史数据进行风电机组控制逻辑反演;再次,以上述模型对风电机组历史监测数据进行仿真分析,将仿真结果与历史监测数据进行对比,迭代修正数字孪生模型,并验证所建立的数字孪生模型的准确性;最后,在所建立模型的基础上构建仿真结果与实际监测数据的残差值,使用该残差值作为故障特征变量对该风电机组变桨系统故障进行诊断分析,其结果验证了上述方法的有效性和可行性。

综采工作面过断层回采工艺及支护技术

针对永定庄煤矿8103工作面强行破岩过F6断层时,破岩量大、设备故障率高、回采效率低等技术难题,提出采用俯斜回采工艺,并对俯斜段顶板实施“迈步式梯形锚索梁+柔性纤维网”联合支护技术。通过实际应用效果来看,采取俯斜回采工艺后,减少破岩量达2415 m^(3),提高了断层区煤柱回采量;采取联合支护技术后,控制了俯斜段顶板破碎下沉现象,取得了显著应用成效。

基于测试性建模的调距桨装置电液系统故障诊断

从调距桨装置电液系统测试性分析出发,开展调距桨装置电液系统诊断策略优化研究,使用基于故障概率和信息熵的Rollout算法进行测试序列优化,最终形成一套基于测试性建模的调距桨装置电液系统离线式故障诊断系统,在调距桨装置电液系统试验台架上完成验证,可以正确定位模拟故障,具备指导用户进行现场故障诊断与定位的能力。

基于机器学习的风力发电变桨系统自适应容错控制方法

针对风力发电变桨系统自动控制误差计算错误、不能自动容错而导致停止运行的问题,研究基于机器学习的风力发电变桨系统自适应容错控制方法。简化向量矩阵的计算过程,保证计算控制器跟踪误差的计算准确率,设计控制器补偿信号的模型结构,定义风力发电系统的真实控制率,基于机器学习优化容错算法,建立风力发电变桨系统容错控制自适应逼近模型。实验结果表明,在15组重复性实验中,实验组功率超出临界值的次数共有74次,远小于对照组,表明该方法能够更好地保证机组的正常运行,从而提高机组的稳定性和可靠性。

基于数据驱动的风机变桨与偏航故障识别

针对大量新能源发电设备不断接入新型电力系统,传统人工巡检方法效率低下问题,研究高效智能的故障识别技术,通过机器学习算法和大数据技术感知发电设备态势进而检测故障,采用数据驱动模型识别风机变桨和偏航系统故障,运用有监督地学习风机历史运行数据与风机状态的隐式映射关系识别风机故障状态。结果表明,采用逆向传播神经网络、极致梯度提升树和支持向量机三种数据驱动模型可以准确识别风机状态,XGBoost模型效果最好,对四种故障的识别率均在95%以上。

川崎KT-72B1型侧推装置常规故障分析与处理

本文介绍了武汉川崎制造型号为KT-72B1(60 kN,1450/401 r/min,1300 mm)侧推装置的基本构造原理,列举了侧推装置在日常使用过程中的2项控制系统常规故障,并就故障现象、报警指示逐层分析,阐述了设备出现故障时快速解决问题的分析方法和思路。

基于小波BP神经网络的风电机组变桨系统故障预测

变桨故障是风电机组重要的停机故障之一,对变桨系统进行故障预测并提高预测精度,是风电开发的关键技术,不但保证电网安全运行而且减少运维成本。分析处理SCADA系统数据,提取相关联参数,即输出功率、风速、桨距角和转子转速。采用BP神经网络对系统进行模型训练,考虑到风电机组参数具有波动性、不确定性等,同时采用小波BP神经网络进行模型训练。建立变桨故障预测模型,预测未来15 d的变桨系统运行情况,用于制定合理的运维方案。通过MATLAB系统仿真研究,对比分析了预测模型性能指标、误差指标和输出数据图形,小波BP神经网络训练预测模型诊断精度比BP神经网络提高了17%,可信率提高了18%,诊断能力提高了15.4%,诊断误报率降低了17%。

基于粒子群优化粒子滤波和CUDA加速的故障诊断方法

在非线性系统中,粒子滤波需要大量粒子才能保证状态估计的准确度,这降低了算法的实时性,导致故障诊断的准确率和实时性不佳。针对该问题,提出基于GPU平台的粒子群优化粒子滤波(PSOPF)并行算法。通过分析PSOPF算法的并行性,设计并实现一种基于CUDA并行计算架构的PSOPF并行算法,利用大量的GPU线程对算法进行加速。为解决拒绝重采样对GPU全局内存的非合并访问带来的执行效率低问题,通过改进拒绝重采样并行算法,使线程束中的线程对同一内存区段中的粒子进行重采样,提高了其执行效率。通过对风力机组变桨距系统故障诊断验证了算法的有效性。实验结果表明,该方法可满足故障诊断准确率和实时性的要求。

基于修正IMM的风机变桨系统故障诊断方法

针对交互式多模型(IMM)故障诊断方法固定模型转移概率导致的诊断准确性、速度下降和估计精度损失问题,提出了一种基于模型转移概率和模型概率修正的故障诊断方法,并与粒子滤波(PF)结合实现了风机变桨系统传感器的多故障诊断。在非模式切换阶段,采用后验模型概率梯度信息设计模型转移概率的修正函数,以抑制噪声对IMM估计精度的影响;在模式切换阶段,采用模型概率反转的策略快速切换模型,弥补模型软切换导致的诊断延迟和错误诊断。通过仿真实验证明所提方法的准确性、模型切换速度以及状态估计精度都得到了较好的提升。

基于状态监测的风电机组变桨系统故障诊断

以风电机组中故障率较高的变桨系统作为研究对象,从数据采集与监视控制系统的数据库中选择与变桨系统运行相关的特征参数,基于相似性原理,利用非线性状态评估方法,建立能够涵盖变桨系统全部正常运行状态的健康模型。当变桨系统发生故障时,会出现模型预测值与正常状态的偏差,根据每一个特征参数对偏差的影响来确定故障的原因。应用实例验证表明,该模型能够准确地识别故障类型,可以解决在排除故障及设备维修时,因缺少相关信息而造成停机时间过长、维修难度大等问题。

基于风力发电的电动变桨故障模拟系统设计

以风电机组变桨距系统结构为依据,搭建了适用于实验研究的风电机组电动变桨故障系统实验平台。给出了系统结构、主要电路和实验流程。该实验平台由故障输入子系统和故障输出子系统两部分组成,能够进行电动变桨过程实验和变桨故障测试实验,使学生充分了解变桨原理,进行风电机组功率稳定输出、风速引起风力机受力不均匀载荷和降低变桨距系统故障率方面的学习和研究。

基于风力发电系统的风电机组变桨距故障诊断

在对风电机组变浆矩故障诊断优化的研究中,为了解决风电机组变桨距系统故障诊断中的非线性和建模困难的问题,提出了一种采用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的故障诊断方法,并详细论述了上述故障诊断方法的构造原理。以含有非线性项的变桨距系统为研究对象,以风电机组SCADA系统数据为基础,通过构造ANFIS故障诊断模型来拟合风速、桨距角、电机转速、功率输出与风电机组运行状态之间的规律,实现故障诊断的自适应。仿真结果表明,改进方法为变桨距故障诊断提供了准确可靠的决策依据。

基于辨识算法的风力机桨距执行器故障诊断

针对风力机桨距的系统故障问题,提出一种基于变遗忘因子递推最小二乘算法(Variable Forgetting Factor Recursive Least-Squares,简称VFF-RLS)的故障诊断方法。根据桨距执行器故障会引起系统参数变化的特点,采用该算法对变化的参数进行估计,将执行器故障诊断问题转化为参数估计问题。桨距执行器模型经过离散转化为系统辨识模型,进而实现对时变的桨距执行器自然频率和阻尼系数进行辨识估计,且通过自动调整遗忘因子大小保证了辨识算法的收敛速度和辨识精度。仿真结果表明,所提出的方法能够有效诊断桨距执行器故障。