风电变流器主电路故障诊断监测系统研究

【摘要】：永磁直驱风电系统由于结构简单、技术可靠和维护成本低等优点,得到了广泛的应用。其结构中虽然省去了双馈风电系统中故障率较高的齿轮箱,但全功率变流器也是故障率很高的部件之一,研究其故障诊断监视系统对风电系统的安全稳定运行具有重要意义。目前的风电故障诊断监视系统仍有人力耗费大、受环境影响大、诊断不准确等问题需要解决。 本文以风电变流器主电路拓扑结构为二极管整流器+升压斩波器+电压源型PWM逆变器的永磁直驱风力发电系统为研究对象,建立一套风电变流器的故障诊断监视系统。 首先,本文建立永磁直驱风电系统模型,选取风电变流器的三相输出电流来提取故障特征。在Matlab/Simulink软件下对风力发电系统正常运行以及25种断路故障状态分别进行仿真,得到正常运行和不同故障下的电流波形。采用小波分析对三相输出电流进行分解、重组,提取各相能量值,同时结合电流平均值参数,构造故障特征向量,并将所有的故障特征向量列表。 其次,本文选取基于小波分析和电流平均值参数构造的故障特征向量作为BP神经网络的输入量。根据故障特征向量表和期望特征,确定BP神经网络的结构,对确定好的神经网络进行学习训练,并利用训练好的神经网络对含有噪声的故障现象进行测试,验证了系统具有较强的稳定性。 最后,本文采用LabVIEW编写故障诊断监视系统的监视界面。然后通过LabVIEW的仿真工具包将Matlab的风电模型和监视界面链接起来,系统能够实时显示仿真模型中风电变流器的故障,并进行仿真验证。 本文将小波变换良好的时频局域化特性和神经网络的自学习功能相结合,运用于故障诊断系统,使得整个系统具有较强的逼近能力和容错能力。 【关键词】：风电变流器 永磁直驱 故障诊断 小波神经网络
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM614;TP277
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-16
• 1.1 风力发电的发展现状11-12
• 1.2 研究风力发电系统故障诊断的目的与意义12-13
• 1.3 风力发电系统的故障诊断研究现状13-14
• 1.4 本文主要内容及篇章安排14-15
• 1.5 研究方法15-16
• 第2章 永磁直驱风力发电系统的建模16-26
• 2.1 引言16
• 2.2 风力机的模型分析16-18
• 2.3 机侧变流器的结构及其控制18-19
• 2.4 网侧逆变器的结构及其控制19-21
• 2.5 风电系统的整体模型21-22
• 2.6 永磁直驱风力发电系统的仿真分析22-25
• 2.7 本章小结25-26
• 第3章 风电变流器的故障仿真26-34
• 3.1 引言26
• 3.2 风电变流器的故障分析26-28
• 3.3 风电变流器的故障仿真28-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第4章 基于小波分析的风电变流器故障特征的提取34-46
• 4.1 引言34
• 4.2 小波变换及小波分析34-37
• 4.2.1 小波基的选择35
• 4.2.2 多分辨率分析35-36
• 4.2.3 Mallat算法的信号分解过程36-37
• 4.2.4 Mallat算法的信号重建过程37
• 4.3 风电变流器输出电流波形的小波变换37-39
• 4.4 风电变流器故障特征的提取39-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第5章 基于神经网络的风电变流器的故障识别46-54
• 5.1 引言46
• 5.2 神经网络46-47
• 5.3 BP神经网络的原理及算法47-49
• 5.3.1 BP神经网络的基本知识47
• 5.3.2 BP神经网络的基本结构47-48
• 5.3.3 BP神经网络的学习算法48
• 5.3.4 基于数值优化方法的网络训练算法48-49
• 5.4 神经网络的设计49-50
• 5.5 神经网络的训练与学习50-52
• 5.6 故障的仿真测试52-53
• 5.7 本章小结53-54
• 第6章 故障诊断监视界面的设计54-60
• 6.1 引言54
• 6.2 LabVIEW基础54
• 6.3 基于LabVlEW的监视界面设计54-56
• 6.4 Mat lab与LabVIEW的混合编程56-58
• 6.5 故障仿真58-59
• 6.6 本章小结59-60
• 结论60-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-67
• 附录67-73
• 攻读硕士期间的成果73

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