【文章內容簡介】 0]詳 細 介 紹 了 風 機 在 線 監(jiān) 測 系 統 軟 件 的 構 成 及 功 能 ， 對 SKF 公 司 的 Marlin 狀 態(tài) 監(jiān) 測 系 統 在 風 力 發(fā) 電 機 上 的 應 用 做 了 簡 要 介 紹 。 針 對 風 力 發(fā) 電 機 的華北電力大學碩士學位論文4實 際 運 行 情 況 和 振 動 故 障 信 號 的 頻 率 ， 對 現 場 測 量 點 的 選 擇 進 行 了 研 究 ， 并 提出 了 在 線 監(jiān) 測 在 風 力 發(fā) 電 應 用 上 還 需 進 一 步 研 究 的 觀 點 。文 獻 [11]對風力發(fā)電機組的基本構成進行了詳細的闡述，對風機常用狀態(tài)監(jiān)測技術，如 油 液 監(jiān) 測 、 振 動 監(jiān) 測 、 性 能 參 數 監(jiān) 視 等 及主要測量參數進行了分析研究，并分析了風機部件的常見故障，研究了部件的故障機理，最后，總結歸納了適合于風機的多種故障診斷方法，對國內外風機狀態(tài)監(jiān)測、診斷技術和系統應用現狀進行了概述。文獻[12]研究了小波神經網絡在風機齒輪箱故障診斷中的應用。該方法借助小波變換的時頻分析特性和神經網絡的自學習功能，將小波函數作為神經網絡的隱含層，不僅提高了診斷精度，減少了神經網絡的層數，還加快了收斂速度。文獻[13]BENNOUNA 等在變轉速情況下建立了基于多項式的雙饋式異步發(fā)電機非線性與線性數學模型，利用故障特征分析法檢測出了轉子偏心故障，并分析故障類型。但該方法也僅能判斷發(fā)電機的故障類型，而不能準確找出具體故障源。文獻[14]INALPOLAT 等對行星齒輪箱進行數學建模并研究了動力學行為，為其復合傳動引起的故障提供了解釋依據。文獻[15]YANG 等針對同步發(fā)電機為消除變轉速的影響，提出了基于主軸轉速和轉矩的判斷方法。模擬定子繞組線圈的短路，對發(fā)電機定子繞組電流/功率信號進行分析。先進行信號處理，即用離散小波去除噪聲，再使用連續(xù)小波提取特征頻率，有效地識別出了故障。 文獻[16]時軼等通過在線監(jiān)測系統對風機的主軸振動進行狀態(tài)監(jiān)測，利用風機的工作原理及運用方式，對風機故障進行分析。文獻[17]闡述和分析了風力發(fā)電機組葉片振動的潛在原因，并對我國自主研制的某大型風力發(fā)電機的葉片做了具體的分析。文獻[18]首先對風機葉片破壞機理進行了探討，明確葉片破壞的原因，確定保護方案。然后分別根據快速傅立葉變化算法和無限脈沖響應數字濾波算法，用 C語言編寫程序，根據單片機本身的硬件資源分析對比確定采用哪種程序實現方式。最后繪制硬件電路圖并對程序運行結果進行驗證。 本課題的主要研究內容大型風電場都安裝有 SCADA(Supervisory control and Data Acquisition， SCADA)系統，該系統的主要功能是在中央控制室的監(jiān)控計算機中按固定時間間隔(一般為 10 秒和 10 分鐘) 記錄風電場中各單臺機組各重要部件傳感器的測量數據。此外該系統還記錄各機組的各種運行狀態(tài)變化和各種報警故障信息，如啟機、停華北電力大學碩士學位論文5機、發(fā)電機超溫、變槳系統變槳錯誤等。SCADA 數據的數量非常巨大，單臺風機的單月記錄可以達到幾百兆。本 文 采 用 溫 度 趨 勢 分 析 的 方 法 進 行 齒 輪 箱 狀 態(tài) 的 監(jiān)測 。 首 先 對 某 機 組 的 SCADA (supervisory control and data acquisition)數 據進 行 了 整 理 和 分 析 ， 采 用 IPSOBP 方 法 建 立 了 齒 輪 箱 的 溫 度 模 型 ， 采 用 相 關 關 系方 法 確 定 輸 入 變 量 集 ， 利 用 該 模 型 對 齒 輪 箱 的 溫 度 進 行 預 測 ， 并 利 用 雙 滑 動 窗 口對 殘 差 進 行 分 析 。 本 文 研 究 的 主 要 內 容 如 下 ：1. 詳細分析了風力發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測的現狀，提出基于非參數建模狀態(tài)監(jiān)測方法的兩個關鍵問題：輸入變量集選取及殘差處理。2. 由于在建立機組各部件重要測量參數的預測模型時，該測量參數預測模型的輸入變量集的確定，是建立其準確模型的關鍵，因此，預測模型輸入變量集的確定是影響預測模型精度的重要因素。本文詳細分析了變量集之間的相關關系及判斷變量參數相關關系的方法，建立風電機組齒輪箱溫度的 IPSOBP 狀態(tài)監(jiān)測模型，并依據相關關系定量分析的結果來選取 IPSOBP 模型的輸入變量集，通過對比分析殘差結果，提煉出非參數模型輸入樣本集選取的方法。3. 在風力發(fā)電機組非參數預測模型的殘差統計方法中，合適的滑動窗口能夠消除由于測量誤差，機組啟停等偶然因素造成的孤立的較大殘差的影響。本文詳細分析了雙滑動窗口殘差統計的方法及原理，指出了雙滑動窗口具有能夠抑制孤立異常殘差的作用，并利用 IPSOBP 預測模型加以驗證。華北電力大學碩士學位論文6第 2 章 基于 IPSOBP 模型狀態(tài)監(jiān)測的研究 引言 風電機組狀態(tài)監(jiān)測技術是采用多種方法和手段對機組的重要部件(葉輪、齒輪箱、發(fā)電機等)進行在線監(jiān)測和分析、評估其運行狀態(tài)、盡早提前發(fā)現故障征兆，避免和減輕嚴重的設備損壞，確定合理的維護時間和方案，從而達到大幅降低維護成本的目的。齒輪箱是風電機組的重要部件之一，其制造技術已較為成熟，具有較高的可靠性。文獻[19] 的統計顯示，盡管齒輪箱的故障較低，但和故障出現頻率最高的電控系統、液壓系統相比，其維修過程復雜，尤其對于海上風機，維修過程需要船舶、吊車等專用設備以及合適的天氣，因此齒輪箱故障導致的停機時間和維護費用在各類故障中最高。文獻[20]對近年來的風電機組不同部分的狀態(tài)監(jiān)測方法進行了系統的分析和綜述文 獻 。 文 獻 [21]建 立 了 齒 輪 箱 和 發(fā) 電 機 的 硬 件 實 驗 臺 ， 通 過小 波 分 析 方 法 處 理 高 速 采 集 的 振 動 信 號 ， 但 其 與 實 際 齒 輪 箱 的 運 行 狀 態(tài) 有 較 大 差別 。 現 場 風 電 機 組 的 傳 動 鏈 系 統 安 裝 的 振 動 傳 感 器 數 量 有 限 且 僅 用 來 進 行 振 動 幅值 的 閾 值 報 警 ， 振 動 信 號 的 采 集 速 度 往 往 難 以 滿 足 高 頻 振 動 分 析 的 需 要 。 本 文 采用 溫 度 趨 勢 分 析 的 方 法 進 行 齒 輪 箱 狀 態(tài) 的 監(jiān) 測 。 首 先 對 某 機 組 的 SCADA (supervisory control and data acquisition)數 據 進 行 了 整 理 和 分 析 ， 采 用 IPSOBP 網絡 方 法 建 立 了 齒 輪 箱 的 溫 度 模 型 ， 并 利 用 該 模 型 對 齒 輪 箱 的 溫 度 進 行 預 測 。 當 齒輪 箱 運 行 異 常 時 ， 其 溫 度 預 測 殘 差 的 統 計 特 性 會 發(fā) 生 較 大 的 改 變 ， 從 而 能 夠 及 早發(fā) 現 齒 輪 箱 的 潛 在 故 障 。本 文 研 究 的 風 電 機 組 的 額 定 功 率 為 MW。 切 入 風 速 為 3 m/s， 額 定 風 速 為 12 m/s。 葉 輪 的 額 定 轉 速 為 20 r/min， 雙 饋 發(fā) 電 機 的 額 定 轉 速 為 1800 r/min， 齒輪箱的變速比為 1：90。該機組的 SCADA 系統每 10 min 記錄一次機組的參數。記錄的內容包括時間標簽、有功功率、無功功率、定子三相電壓電流、風速、環(huán)境和機艙溫度、齒輪箱和軸承溫度、發(fā)電機轉速等共計 47 個參數。同時 SCADA 系統還保存機組的運行狀態(tài)信息，如機組啟動、停機、發(fā)電機超溫、變槳系統故障等。每條運行信息包括記錄時間、唯一的狀態(tài)編號、狀態(tài)說明等。例如：在 2022/04/02，2:28，發(fā)生了狀態(tài)號為 77 的齒輪箱油超溫報警，機組停機。在該機組的運行手冊中齒輪箱油超溫報警的處理措施為：如油溫高于 80 ℃且持續(xù) 60 s 則停機，油溫降至 65 ℃后重新啟動。華北電力大學碩士學位論文7 IPSOBP 神經網絡基本原理傳統 BP 神經網絡采用的反向傳播權值修正算法 [22]存在學習收斂速度慢，局部極小點嚴重等缺陷。本文采用改進的粒子群算法替代反向傳播算法進行前向神經網絡的訓練 [23]。IPSOBP 網絡采用通常的三層前向結構，即輸入層、隱層和輸出層。網絡各層的權值和閾值共同構成一個權值向量，記為 ，并將其作為粒子群算法解空間iW的一個解，即一個粒子。IPSOBP 網絡通過改進粒子群進化方法找到其解空間的一個最佳權值向量 ，達到最佳的訓練和泛化結果。進化過程如下所述。bestW對 BP 網絡進行 次隨機初始化，得到 個權值向量 ，將其作NN12N.為粒子群的初始 個粒子。每個粒子優(yōu)劣程度可以用其適應度函數表示。在IPSOBP 網絡中，每個粒子的適應度函數定義如下：將粒子即權值向量 作用于iW前向 BP 網絡，對 個網絡訓練樣本進行前向運算，得到 個網絡輸出。在該粒子n n作為網絡權值時， 個訓練樣本的訓練誤差 為：E (21)???21nptd???iW式中， 和 分別為第 個樣本的目標值和網絡輸出。該粒子對應的適應度函數ptdp為： (22)??1iFtEi該粒子的適應度越大，網絡訓練的結果越好。當粒子群的初始 個粒子給出后，解空間的每個粒子會根據自己的進化經驗N和同伴的進化經驗來不斷調整自己的當前值。每個粒子在進化中適應度最大的值，就是該粒子本身找到的最優(yōu)解，稱為個體極值，記作 ，即第 個粒子的極()pbestWii值。整個群體目前的最優(yōu)解稱為全局極值，記為 。每個粒子通過上述兩個極gt值不斷進化更新自己，從而產生新一代群體。對于粒子 ，其一次更新的增量和更新后的值分別為：i (23)1 2rand()()rand()ii pbesti gbestiWkcc??????????????????? (24)iiiW??式中， 稱為學習因子，通常 ， 為 上的隨機數， 為慣性12,c21r()??10k系數。 （23 ）式的第一項與粒子上一次修正的增量有關，可以起到平衡全局搜索和局部搜索的作用；第二項是粒子向自身最優(yōu)值學習的部分，稱為自學習部分，其能夠保持粒子有較強的全局搜索能力，避免陷入局部極小點；第三項為粒子向全華北電力大學碩士學位論文8局最優(yōu)值學習部分，稱為互學習部分，其能夠加快搜索速度。在粒子群優(yōu)化網絡權值過程中，希望個體在初始階段能夠在整個解空間進行搜索，不會過早陷入局部極小點；而在結束階段能夠提高算法收斂速度和精度，更有效地尋找到全局最優(yōu)解。為此在粒子群進化過程中，IPSO 動態(tài)調整學習因子。在進化的初始階段，使自學習部分大( 大)而互學習部分小( 小)，有利于算法在1c2c整個解空間搜索；而在算法后期，使自學習部分小( 小)而互學習部分大( 大)，1 2c有利于算法收斂于全局最優(yōu)解，提高算法收斂速度和精度。為此， 取值變?yōu)椋?, (25)??1starendendMxitrcca???? (26)214c和 為 的初始值和最終值， 。本文取 ，starcend1 04endstar??4star?。 為最大迭代次數， 為當前迭代次數。訓練停止條件為：當 ≤1end?Mxit itr E時停止訓練，此時得到全局極值作為最終的網絡權值與閾值。? 基于 IPSOBP 模型狀態(tài)監(jiān)測 IPSOBP 網絡結構及訓練樣本的選擇 首先，輸入層參數的確定在 IPSOBP 神經網絡結構設計中，首先需要確定網絡輸入和輸出。IPSOBP齒輪箱溫度模型的輸出為建模變量—齒輪箱溫度。那些對齒輪箱溫度有較大影響或與其有密切關系的 SCADA 測量變量應作為神經網絡的輸入。本文采用相關分析法來確定神經網絡的輸入變量。相關系數的計算公式如下： (27)????22222xynxyr y????計算 SCADA 系統中其他 46 個變量與齒輪箱溫度兩兩之間的相關系數。部分相關系數見表 21。表 21 齒輪箱溫度與其他變量的相關系數功率 風速 齒輪箱轉速 齒輪箱溫度 環(huán)境溫度發(fā)電機冷空氣溫度齒輪箱軸承溫度 1 參考表 21，選擇相關系數最大的若干個變量作為神經網絡的輸入，選擇結果為：(1)齒輪箱軸承溫度(Tz)()(2)發(fā)電機冷空氣溫度(GAT)()(3)齒輪箱轉速(V)()華北電力大學碩士學位論文9(4)機組功率(P)()其次，構造訓練樣本集神經網絡的學習樣本質量，對神經網絡的泛化能力有很大影響，同時也決定了神經網絡模型對齒輪箱正常工作狀態(tài)空間的覆蓋能力。為使神經網絡的樣本能夠體現齒輪箱在正常工作時的不同狀態(tài)，其訓練樣本集采用以下方式確定。在 2022 年 4 月份，齒輪箱工作正常，無超溫或其他故障。選取 SCADA 歷史數據中從 4 月 6 日 0 時到 5 月 1 日 0 時的有效歷史記錄建立齒輪箱 IPSOBP 溫度模型。記機組 4 月份有效的歷史觀測向量集合為 (28)112255()()()()NNNNMxLxM????????NK=[X(1)(2)LX()]集合中觀測向量的數量為 。每個觀測向量包括功率、齒輪箱轉速、39齒輪箱軸承溫度、發(fā)電機冷空氣溫度、齒輪箱溫度 5 個值，將其分別記為。12345,xx訓練樣本集的構造需要使其能夠盡量覆蓋