[发明专利]一种基于正多胞体滤波的风电机组缓变型故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于正多胞体滤波的风电机组缓变型故障诊断方法，属于故障诊断领域。该方法包括根据发电机和变流器系统的输入输出数据，建立发电机和变流器系统的回归模型，获取用于包含待估计参数的可行参数集的正多胞体，检测k‑1时刻的正多胞体与k时刻的测量集合的交集是否为空，若检测到k‑1时刻的正多胞体与k时刻的测量集合的交集不为空集，则确定k时刻发电机和变流器系统未发生故障，若检测到k‑1时刻的正多胞体与k时刻的测量集合的交集为空集，则确定k时刻发电机和变流器系统已经发生故障；解决了目前大多数故障诊断方法不适用于诊断缓变型故障的问题；达到了减小故障诊断时的计算量，提高诊断缓变型故障的准确性的效果。

技术领域

本发明实施例涉及故障诊断领域，特别涉及一种基于正多胞体滤波的风电机组缓变型故障诊断方法。

背景技术

风力发电机是将风能转化为机械能，再将机械能转化为电能的电力设备。风力发电机中控制发电机转矩的变流器具有约束的一阶系统模型，该一阶系统模型涵盖了发电机和变流器的电气特性。当发电机和变流器系统工作时，因为某些不可控因素的影响会使系统参数发生缓慢变化，这种缓变型故障往往不易察觉，但是系统一旦发生故障，就会影响到其运行的安全可靠性。

目前的故障诊断方法大都是针对突变型故障，不适用于缓变型故障的诊断。

发明内容

为了解决现有技术的问题，本发明实施例提供了一种基于正多胞体滤波的风电机组缓变型故障诊断方法。该技术方案如下：

第一方面，提供了一种基于正多胞体滤波的风电机组缓变型故障诊断方法，该方法包括：

根据发电机和变流器系统的输入输出数据，建立发电机和变流器系统的回归模型，回归模型如下：

获取用于包含发电机和变流器系统的待估计参数的可行参数集的正多胞体；

检测k-1时刻的正多胞体O(k-1)与k时刻的测量集合S(k)的交集是否为空集；

若检测到k-1时刻的正多胞体O(k-1)与k时刻的测量集合S(k)的交集不为空集，则确定k时刻发电机和变流器系统未发生故障；

若检测到k-1时刻的正多胞体O(k-1)与k时刻的测量集合S(k)的交集为空集，则确定k时刻发电机和变流器系统已经发生故障；

其中，k时刻的测量集合

表示回归向量，

y(k)表示k时刻的输出数据，u(k)表示k时刻的输入数据，f(·)表示已知的非线性作用函数，是u(k)经过f(·)作用得到的非线性输入数据，

θ^*＝[a,b,c]^T，a、b、c为发电机和变流器系统的待估计参数，θ表示所有待估计参数的有效值，e(k)表示概率分布未知但有界的系统噪声，|e(k)|≤δ，δ表示已知的噪声边界；

正多胞体的定义为diag(d)表示对角值等于d的对角矩阵，d表示参数估计的区间长度，表示正多胞体中心，作为参数估计值，ω表示无穷范数不大于1的矩阵，d∈Rⁿ，ω∈Rⁿ。

可选的，获取用于包含发电机和变流器系统的待估计参数的可行参数集的正多胞体，包括：

在k-1时刻，根据约束条件按如下公式确定正多胞体O(k-1)：

根据k-1时刻的正多胞体O(k-1)，更新k时刻的正多胞体O(k)；