1. 网站地图
  2. 设为首页
  3. 关于我们


核电站棒电源系统建模及故障 诊断方法研究

发布时间:2022-11-22 10:38
目 录
第一章 绪论 1
1.1 课题背景与研究意义 1
1.2 研究现状与发展趋势 2
1.2.1 棒电源构成及其故障 2
1.2.2研究现状 3
1.2.3发展趋势 5
1.3 本文主要内容 6
第二章 棒电源系统建模及故障仿真 7
2.1 棒电源系统建模 7
2.1.1 异步电动机的矢量控制系统 7
2.1.2 电网侧 PWM 控制 11
2.1.3 飞轮的模型及仿真 15
2.1.4 同步发电机励磁系统 19
2.2 棒电源系统故障仿真 21
2.2.1 单列同步发电机励磁断开故障 21
2.2.2 电网侧频率波动 23
2.2.3 电网侧电压变化 24
2.2.4 发电机端和下游公共部分短路故障 25
2.2.5 单列异步电动机和同步发电机励磁断开故障 26
2.2.6 单列机组完全失磁单列机组逐步失磁故障 28
2.2.7 单列同步发电机励磁不断增大故障 29
2.2.8 单列机组运行时误合断路器 30
2.3本章小结 31
第三章 棒电源系统故障检测方法研究 32
3.1基于小波变换的故障检测方法研究 32
3.1.1小波的定义 32
3.1.2 基于模极大值原理的故障检测 32
3.1.3 复小波的构造及应用 34
3.1.4 模极大值法和相位差法的对比 36
3.2 基于模极大值法和相位差法的新型故障检测法 40
IV
3.3 基于 Xilinx FPGA 的故障检测电路设计和仿真 44
3.3.1Virtex 系列 FPGA 简介 44
3.3.2故障检测的电路设计 44
3.3.3故障检测电路的仿真 45
3.4本章小结 46
第四章 棒电源系统的故障诊断方法研究 47
4.1人工免疫系统简介 47
4.2传统的人工免疫系统 48
4.3基于传统人工免疫系统的故障诊断 5 1
4.3.1针对单列同步发电机励磁开路故障的诊断 5 1
4.3.2针对电网频率波动故障的诊断 52
4.3.3针对电网电压波动故障的诊断 52
4.3.4针对单列电动机和励磁断开故障的诊断 53
4.3.5针对单列完全失磁单列逐步失磁故障的诊断 54
4.3.6针对单列励磁不断增大故障的诊断 55
4.4传统的人工免疫系统改进 56
4.4.1故障分类 56
4.4.2改进后的人工免疫系统流程 56
4.5针对第一类故障的诊断 59
4.5.1针对相同时间点发生的第一类故障的诊断 59
4.5.2针对不同时间点发生的第一类故障的诊断 6 1
4.6针对第二类故障的诊断 62
4.6.1针对相同时间点发生的第二类故障的诊断 62
4.6.2针对不同时间点发生的第二类故障的诊断 64
4.7基于粗糙集的匹配分类算法的改进 66
4.7.1剪枝门限自适应调整算法流程 66
4.7.2改进后的诊断结果 67
4.8本章小结 70
第五章 总结与展望 7 1
5.1 总结 7 1
5.2 展望 72
73
参考文献 74
V
攻读硕士学位期间取得的成果
第一章 绪论
1.1课题背景与研究意义
目前,面对能源紧缺和环境的约束的形势,新能源越来越受到世界各国的青睐, 强调节能的重要性和能源结构低碳化正逐渐成为各国的共同主张[1]。中国作为世界 上人口最多的国家,同时也是世界上最大的碳排放国[2],习近平主席向世界作出庄 严承诺:中国将提高国家自主贡献力度,采取更加有力的政策和措施,力争 2030 前二氧化碳排放达到峰值,努力争取2060 年前实现碳中和[3]。
为了实现这个目标,国家需要大力推动新能源的发展,减少火力发电的占比。 而新能源中风电,太阳能,水能等受环境和季节的影响较大,不能稳定出力,而核 能发电可以不受地理环境和气候条件的制约,稳定发电。核电的优势在于:
第一,核电的环境成本较低,相对于需要大量燃料来发电的火力发电,核电只 需要很少的燃料就可以产生相同的效果,且在发电的过程中几乎不产生碳排放,与 煤电相比,核电的总温室气体排放系数约为煤电的百分之一。
第二,核电可以有效对能源结构进行优化,大力发展核电有助于减少煤的开采, 保护环境及促进生态恢复;有助于减少石油,天然气等化石燃料的进口,减少了对 外的能源依赖,加强了能源自给率,对保证国家能源安全的生命线具有重要意义。 BP公司的预测指出:在1990年至2030年期间,中国的能源自给率将可能从109.2% 下降到 78.6% [4]。也就是说在这期间,我国的能源主要依赖进口,对国外的依赖越 发严重,使能源自给不能满足预期,这对我国的能源安全构成了巨大的威胁,大力 发展核电有助于缓解我国的能源依赖。表1-1 为2019年核电占世界各国发电比, 中国核电占总发电量的比例仅为 4.9%,与其他国家相比,核电所占比例较低,核 电在我国还有很大的发展潜力。
表 1-1 世界各国核电占比
年份 美国 法国 各国核电占比(%)
中国 俄罗斯 德国 日本 英国
2019 19.7 70.6 4.9 19.7 13.1 7.5 15.6
 
核电站棒电源是常规岛的重要组成部分之一,其任务是为棒电源驱动结构提 供相对稳定的电能,即使在厂用电源发生故障或扰动时,也要确保提供的电能质量 符合要求[5]。因此,棒电源的安全可靠运行是核电安全可用的前提条件。
1.2研究现状与发展趋势
自日本福岛核电站泄漏之后,核电的发展受到了很大的限制,但由于气候问题 日益严重以及碳达峰,碳中和的要求,核电的发展又重新开始受到重视。但是,核 电站故障可能导致的安全问题更加不容忽略。作为常规岛的重要组成部分,核电站 棒电源的安全稳定运行对核电站的安全运行至关重要,因此,对其进行故障建模及 故障诊断具有重大意义。
1.2.1 棒电源构成及其故障
在核电站常规岛中,控制棒驱动机构电源系统为控制棒驱动机构提供符合要 求的电能。在棒电源系统正常工作时,两列电动机-发电机机组并列同步运行,由 380 V的厂用电源进行供电,在其中一台因暂态扰动或故障断电的1.2 s内,另一 台必须保证在这期间满足电能质量的供电,即机组中负责储能的飞轮可以确保断 电期间的电能供给。棒电源系统的稳定性将直接影响核电站机组的安全。
控制棒驱动机构电源系统由许多设备组成,如图 1-1 所示。这些设备可以根据 用途分为功率设备和控制设备两部分。功率设备即电动机-发电机机组,有两套并 列同步运行。每套机组除了异步电动机和同步发电机之外,还需配备飞轮。飞轮具 有惯性储能的功能,因此,在棒电源系统中,飞轮作为后备能源存在,其作用为在 电动机断电的1.2 s内,确保M-G机组的正常运行。具体要求为输出端电压跌落不 大于10%,即234 V;输出端频率跌落不大于12%,即44 Hz。控制设备包括控制 屏,断路器屏和配电柜。
380V电源 M-G机组 配电开关停堆断路器 配电设备
 
图 1-1 控制棒驱动机构电源系统
 
棒电源的故障主要包括:
2
(1)两列发电机组并列运行时,单列励磁回路开路;
(2) 两列发电机组并列运行时,上游电机电源电压、频率波动对棒电源系统 的影响;
(3) 两列发电机组并列运行时,单列发电机组机端短路,下游公共部分短路;
(4) 两台发电机组并列运行时,单列机组完全失磁、单列机组逐步失磁;
(5) 两台发电机组并列运行时,不断增加单列发电机组励磁输出;
(6) 两台发电机组并列运行时,单列突然失去电动机且未连跳对应发电机出 口开关,此时运行列励磁调节器失效;
(7) 单列发电机运行时,误合停运列出口断路器。
针对棒电源的结构和故障可以建立棒电源正常运行和故障状态下的模型,并 根据仿真得到的电气量进行故障检测和故障诊断。
1.2.2 研究现状
目前,在国内的核电站控制棒驱动机构电源系统中,由厂用电源为电动机提供 电能,电动机再带动飞轮,飞轮储能和驱动发电机发出电能,为控制棒驱动机构供 电。棒电源机组在一般情况下为了防止单列机组供电发生故障,导致棒电源系统的 不稳定,会设置两组容量相同的机组并列同步运行为负荷供电[6]。
由于核电站的特殊性,为了消除普通的定子线圈接法容易导致发电机负载特 性变差的缺陷,提出了定子线圈曲折星型接法,以改善控制棒驱动机构电源系统的 负载特性[7]。并且棒电源的励磁系统一般采用相复励的励磁方式,主要是因为相复 励装置的动态特性可以很好地满足棒电源系统的需求,其励磁电流可以根据其他 电气量的变化进行相应变化,保证同步发电机的机端电压不因其他影响而改变;相 复励装置能运行可靠性相对较高,对环境的要求相对较低,并且相较于直流电机励 磁机来说,相复励装置的造价更低[8]。
沈志华等和刘文静等提出了棒电源系统的整机控制流程和保护措施[9-10],陶果 等通过建立控制棒驱动机构驱动线圈的电压和电流模型,计算了晶闸管不同控制 角对线圈电压和电流的影响[11]。
国外目前针对棒电源系统也进行了许多研究, Ge 等设计了 IGBT 的电路。采 用差分放大电路,根据反馈信号产生PWM波形,由PWM驱动IGBT,通过调制 波的驱动, IGBT 电路输出可调电流根据电磁感应的原理驱动控制棒驱动机构[12]。 F. Jiao等采用事件-原因图分析法(Event-cause Factor, ECF)对某核电站控制棒驱 动机构失电引起的堆跳机事故发生的根本原因进行调查和分析[13]。M. XU等使用 一组预设控制信号来控制开关管的主电路电源设备,并且消除了控制棒驱动机构电
3
源装置输出电流由大变小的开关过程中的电流波动[14]。
K. HUANG 等通过控制棒驱动机构操作提供幅度差报警信号,形成幅度监测 数据表生成监视报告,并以此建立控制棒驱动机构运行时的电流幅值的数据库,将 检测到的数据储存在这个数据库中[15]。
由于棒电源系统主要是由异步电机-飞轮-同步发电机系统构成,所以对棒电源 系统的故障进行建模和故障诊断,实际上主要就是对这个动力系统的故障进行建 模以及诊断。目前针对电机故障的诊断方法主要可以分为四类:基于信号的故障诊 断;基于模型的故障诊断;基于机械理论的故障分析和基于仿真的故障分析[16]。目 前,国内国外的许多学者都在这四类诊断方法的基础上做出了许多研究。
赵洪森等研究了同步发电机在稳态过程中二倍频电磁转矩随故障匝数和短路 位置的变化规律[17]。郭文宇在直测功角和转差率的失磁保护原理的基础上,研究 了它的设计原则和配置方案 [18]。孙宇光等通过对同步发电机励磁绕组匝间短路故 障的研究,建立了扩充的多回路数学模型[19]。何玉灵得到了复合故障的各故障成 分变化趋势,为后续监测提供了基础和依据[20]。陈超等通过对同步发电机定子内 部气隙磁动势的变化特征的研究,得到了瞬态过程中电磁转矩分量的幅频特性[21]。 赵洪森采用动模实验验证了同步发电机二维场-多回路耦合数学模型的准确性[22]。
H. Mahmoud 等提出了一种基于耦合实验-数学反问题的异步电机匝间故障检 测方法[23]。Medoued等提出了利用瞬时频率法提取频率成分的方法[24]。S. Kheloua 等用几何方法研究了单异步电机定子短路故障的检测与隔离问题。在回顾非线性 系统故障检测与隔离的几何方法的基础上,研究了故障可检测性和隔离故障滤波 器的存在性[25]。VR Cociu等推导了异步电机不平衡故障时定子电流对称分量的表 达式,用对称分量法对广义荷载进行了分析,认为定子两端阻抗的变化是故障效应 [26]。D. Wang等提出了一种基于多指标的异步电机匝间故障检测与隔离方法[27]。X. Chang等提出了一种新的异步机器模型,该模型允许考虑由定子故障(如绕组短路) 引起的定子不平衡情况,对于控制算法、故障检测和隔离算法有一定意义[28]。 I. Sadeghi 等对大型同步发电机的短路故障原因进行了总结,并认为与定子短路故障 相比,大型同步发电机转子短路故障的概率更大,并且对用于转子短路故障检测的 各种故障指标进行了总结与比较[29]。S. Nadarajan提出了一种将dqO建模与绕组函 数建模相结合的同步发电机模型混合建模方法。针对同步发电机绕组故障,如匝间 短路,该方法提高了同步发电机模型的精度,降低了模型的复杂性。并提出了一种 建立同步电机局部饱和效应模型的简单方法,并针对同步电机绕组故障提出了气 隙函数,以提高匝间短路故障程度下的模型精度[30]。H. Ehya对近几十年来采用的 各种偏心故障诊断方法进行了综述[31] oW. Yucai等以300MW汽轮发电机和550MW
4
水轮发电机的转子绕组匝间短路故障为有限元仿真对象,提出了一种无需传感器 的在线检测方法[32]。K.A. Jaafari描述了同步发电机在星点附近定子绕组故障时的 综合数学模型[33]°W. Fan等研究了闪烁、谐波和故障等扰动对发电机性能的影响, 并给出了基于模拟研究的结果[34]。S. Nadarajan等提出了具有定子绕组故障和辅助 绕组故障的励磁同步发电机模型,对识别辅助绕组电压中的故障特征进行了仿真 研究[35]。M. Rahnama等提出了一种利用无刷同步发电机三相端电压检测整流器发 生故障的方法[36]。M. Davarpanah等介绍了一种适用于大型发电机的带PG故障的 定子槽的实现策略[37]。
1.2.3 发展趋势
随着计算机技术的发展和人工智能技术的成熟,计算机技术在电机的故障诊 断中也得到了广泛的应用。利用计算机技术如神经网络,深度学习等进行数据的 挖掘和处理可以有效地提高故障诊断的准确性和实时性。国内外许多专家学者在 改进故障诊断故障诊断算法性能方面,都进行了有益的研究与实践[38]。
王丽华等提出了一种异步电机故障诊断方法[39]。李学军等提出了一种基于异 类信息特征融合的故障诊断方法[40]。康云霞提出了将粗糙集理论与神经网络相结 合的电机故障诊断的方法,与其他方法相比计算量小,准确度高[41]。王旭红在递 归小波神经网络的基础上提出了一种异步电机定子匝间故障诊断方法[42]。李平等 提出了一种将核主元分析和粒子群支持向量机融合的异步电机故障诊断方法[43]。 赵月南通过将布谷鸟搜索算法与贝叶斯网络相结合,同时吸收先进的搜索策略的 优点,最终得到了一种新型的贝叶斯网络结构学习算法,并将其运用于异步电机的 故障诊断中[44]。吴建萍等在小波包信息熵和小波神经网络的基础上,对异步电机 进行故障诊断[45]。王臻等提出了一种改进矩阵束滤波与检测的异步电机转子故障 诊断技术[46]。乔维德提出了一种基于萤火虫-粒子群神经网络的故障诊断方法[47]。 宋禄杉通过将改进后的人工蜂群算法与BP神经网络相结合得到了改进的BP网络, 并将其用于异步电机的故障诊断仿真[48]。荆双喜等提出了一种基于经验模态分解 能量熵,主成分分析和支持向量机相结合的新诊断方法[49]。
H.Cao 等针对发电机早期状态监测和故障预测技术的不足,将支持向量机引 入到发电机早期故障预测中,并选取输出电压作为监测信号,结合支持向量机回 归预测算法实现同步发电机的早期故障预测[50]。I.P. Tsoumas等介绍了一种基于定 子相电流小波分析的异步电机转子故障检测新方法[51]。 A.H. Helal 等提出了一种 利用小波变换对同步发电机定子接地故障进行检测、定位和分类的方法,作为一 种信号处理算法,从中性电压和线路电流中提取特征,然后在自适应神经模糊推
5
理系统技术的基础上,对故障进行了分类和定位[52]o R. Monaro提出了一种基于模 糊推理系统的同步发电机内部故障保护新方案[53]。
1.3 本文主要内容
随着节能减排工作的持续推进和国际形势的变化,大力推进核电站的发展迫 在眉睫。然而,日本福岛核泄漏导致的一系列严重后果使得民众对核电站的安全 问题产生很大担忧。所以,如何保障核电站安全可靠运行,不使悲剧重演,成为阻 碍核电快速发展的最大问题。
本文将从以下五个章节展开:
(1)第一章,从大力发展核电的重要性出发,说明了核电站棒电源安全稳定运 行的必要性,并对核电站棒电源系统的组成和故障进行了阐述。
(2)第二章对核电站棒电源系统进行了建模仿真,并对多发故障进行了仿真, 得到了正常和故障情况下的输出端电压,频率和转速等波形和数据。
(3)第三章对基于小波变换的故障检测方法进行了研究,并针对棒电源系统 的特性提出了一种新的故障检测方法,并对该方法进行了电路方面的设计和仿真。
(4)第四章根据前文得到的棒电源系统正常运行情况和故障情况下的数据, 采用人工免疫系统对棒电源系统进行了故障诊断。根据诊断结果对棒电源系统的 故障进行了分类,并针对传统免疫系统的缺陷进行了改进,采用改进后的人工免 疫系统对棒电源系统故障进行了诊断,并与传统结果进行了对比。
(5)第五章对前四章的工作进行了总结,并在此基础之上进行了展望。
 
 
第二章 棒电源系统建模及故障仿真
2.1 棒电源系统建模
棒电源系统是核电站常规岛的重要组成部分,由两列并列运行的异步电动机- 飞轮-同步发电机机组组成,针对棒电源系统的建模主要是针对该机组各组成部分 及其控制系统的建模。棒电源系统的组成如图 2-1 所示。
 
控制棒驱动机构线圈
图 2-1 棒电源系统组成
2.1.1异步电动机的矢量控制系统
由于交流异步电机的数学模型相比直流电机更加复杂,无法直接应用传统的 控制理论和方法对异步电机进行控制。通过对传统控制方法的改进,最终形成了按 转子磁链定向的矢量控制方法。
该系统的设计理念是将控制对象的感应电机作为直流电机进行控制。要实现 该目的,首先要对电机定子电流中励磁分量和转矩分量的进行解耦控制,进而实现 对电机电磁转矩进行动态的控制,从而实现了优化异步电机调速性能的目标。
按转子磁链定向的矢量控制首先需要对磁链空间位置的准确定位。其次,为了 构成转子磁链,控制转矩等也需要较为准确的转子磁链的幅值。
以目前的技术来说,想要直接实现对转子磁链的检测是较为困难的。因此,在 实际的应用中,通过建立转子磁链的模型,借助较易获得的信号,实现对磁链幅值 和空间位置等信息的计算是应用更为广泛的方法。而转子磁链的模型既可以通过 电动机的数学模型推导得到,也可以借助于相应的理论得到闭环模型[54]。
静止正交的a卩坐标系下的转子磁链旋转矢量的复数表示见式(2-1):
j arctan——
马=九+ % =瓦e '瑞=rr
式(2-1)中转子磁链旋转矢量纬的空间角度为%,旋转角速度W1=d^/dto
设置一个与转子磁链旋转矢量的同步旋转且d轴与转子磁链矢量重合的特殊 旋转正交dq坐标系,此时,该坐标系被称作按转子磁链定向的同步旋转正交坐标 系,简称mt坐标系,如图2-2所示。在该坐标系中,m轴为原坐标系的d轴,t轴 为原坐标系的q轴。
 
 
 
 
由于转子磁链的矢量和m轴叠加在一起,因此可得式(2-2),
r — r — r
rd rm r
rrt —rrq —0
为了确保转子磁链矢量始终保持在m轴上,可以得到式(2-3),
如—叫—0
dt dt
由此可以得到mt坐标系下的状态方程如式(2-4)所示: 
mt坐标系下的旋转角速度的方程如式(2-5)所示。
5= 3 + 語打 (2-5)
其中,Tr为电动机转子的电磁时间常数,Lm为定子与转子同轴等效绕组的互感。 在 mt 坐标系下的转差角频率定义为:旋转角速度与转子转速之差,见式(2-6)。
(2-6)
mt坐标系下的电磁转矩的表达式如式(2-7)所示:
(2-7)
式中,Lr为定子等效两相的自感。
按转子磁链定向的方法可以将定子电流分解为励磁分量ism和转矩分量ist,由 式(2-4)和式(2-7)可知,这两个分量分别控制转子磁链和电磁转矩Te,而与另 一分量无关,这样就将定子电流两个分量进行了解耦。
但按转子磁链定向的方法无法对电流的微分方程中的耦合现象进行解耦,需 要对电流进行闭环控制,才可以实现对这一现象的抑制[54]。
本文中采用的电流闭环控制方法为三相电流闭环控制,其控制框图如图 2-3 所 示。
 
本文采用PI控制代替滞环控制,对磁链和转矩误差进行连续地调节控制,以 克服滞环控制的不足。根据a-卩坐标系下的电机磁链和转矩方程计算磁链分量和转 矩分量,通过转矩调节器得到转矩的给定值。转矩给定值和磁链给定值分别与实际
转矩和磁链的值经转矩调节器和磁通调节器得到两相旋转坐标系下的电流,再通 过坐标变换和电流跟随PWM变换就可以得到逆变器的开关状态来驱动电机。
2.1.1.1异步电动机矢量控制系统建模
根据上述原理可以在simulink中建立异步电动机矢量控制的模型,如图2-4所
 
 
图 2-4 异步电动机矢量控制模型
对该模型进行仿真,得到磁链的轨迹如图2-5所示。任意的期望输出电压矢量 都可以由两个有效且相邻的工作矢量合成,在此条件下,允许磁链的轨迹接近圆。
 
 
图 2-5 矢量控制系统仿真图
图2-6为异步电动机在采用矢量控制时的转矩和转速变化,simulink模型中转
10
 
速设置为2500 r/min,在图中可以发现转速0 s到0.25 s之间,呈现线性上升的趋 势,并在0.25 s左右达到了设定值2500 r/min,转矩在转速达到设定值之前较大, 在120 N*m左右波动,当转速达到设定值之后,转矩减小在10 N*m左右波动。
 
 
 
2.1.2 电网侧 PWM 控制
基于电网侧电压的双闭环 SVPWM 控制是电网侧变流器最为常用的控制策略 之一。该方法在对网侧电压的检测计算的基础上,对电压和功率进行定向和直接控 制。因其能使系统获得良好的性能,电压定向矢量控制得到了广泛的应用[55]。
选取矢量方向与两相同步旋转dq坐标系中的d轴相同的电网侧电压空间矢量 "g,则电网侧变换器在两相同步旋转坐标轴下的电压方程如式(2-8)所示:
ud -ugd = -Rid -L~d + 3Liq
di
Uq - Ugq = - Riq _ L _
式中,"d和"q分别为网侧变换器的d轴和q轴电压分量,"gd和"gq为电网电压的 d轴和q轴分量,其中,ugq =0。
网侧变换器的有功功率P和无功功率Q如式(2-9)所示:
"P = I%:
Q = HU
由式(2-9)可知,通过控制电网电流的d, q轴分量id和iq,就可以实现对P和Q 的独立控制。
电网侧变换器可以通过维持直流链电压的恒定对有功功率进行控制,与此同
11
时,还需要对系统的无功功率进行控制。在这种情况下可以采用直流侧外环电压控 制和内环电流控制的双环控制。其解耦算法如式(2-10 )所示:
Ud = _ (Cl _ id ) ]Kp 十 丁卜 Ugd 十 aLiq = _ (i'd _ id Kp 十十卜加gd
<
Uq —_ _ iq )^ Kp —卜 U gq _ ^Lid —_ _ iq )^ Kp 十 卜 AUgq
 
 
 
2.1.2.1SVPWM 控制
SVPWM又称电压空间矢量PWM控制技术,该技术通过对不同的电压空间矢 量的使用和合成,以尽可能使电动机空间内部的旋转磁场接近圆形,从而产生恒定 的电磁转矩。要实现SVPWM控制主要需要对扇区进行判断,计算非零矢量的作 用时间,设置开关作用的时间以及生成PWM波[55]。
(1)判断当前电压所在的扇区。 根据式(2-11)坐标变换矩阵:
 
三相电压可以转换为两相电压化,U—,再经过逆变换求得Vref i,Vf和Vf3,如式 (2-12)所示。
12
 
 
则每个扇区里两个相邻的电压矢量作用的时间比4,t2。如表2-1所示。
表 2-1 各扇区电压矢量作用时间比
扇区号 1 2 3 4 5 6
t1 4 Z X -X -Y Y
t2 X Y -Y Z -Z -X
 
当 T—11_ t2 > 0 时,取 t = t,t2= t2
 
(3)计算空间矢量比较器的切换点。
在空间矢量算法实现的过程中,实现对开关状态的调节非常重要,调节时间管 理器的定时器的占空比可以完成对开关闭合和断开时间的控制,从而实现对开关 状态的调节。占空比的计算方法如式(2-14)所示。
13
 
4
t
A = t +—
bon aon
tcon = tbon + 2
taon可以通过对电压矢量所处的扇区来确定,第一扇区的情况如图2-8所示。
2 2 2 2 2 2 2
U0 Uk Uk+1 U7 Uk+1 Uk U0
I II II
A 相 I II II
I | | | | | |
I I 1 1 I
I I I I I
B 相 I 1 I I 1
Illi I I I
这样就可以根据表2-2得到空间矢量比较器的切换点。
表 2-2 空间矢量切换点
扇区 1 2 3 4 5 6
T
a t
aon tbon t
con t
con tbon t
aon
Tb tbon t
aon t
aon tbon t
con t
con
T t
con t
con tbon t
aon t
aon tbon
 
2.1.2.2电网侧控制策略仿真
根据上文所示,可以建立电网侧变流器的控制模型,如图2-9所示。
对该模型进行仿真,测试其对电压的控制效果,如图2-10所示。模型中设置 参考电压值为650 V,在仿真开始时,电压值逐渐上升,达到设定值后,在设定值 附近波动,随后产生小幅上升,然后逐渐恢复到设定值附近。在仿真过程中电压最 大偏差值约为5 V,误差为0.77%,符合电能质量的要求。
14
 
 
图 2-10 电网侧变流器电压控制
2.1.3 飞轮的模型及仿真
飞轮的储能系统的核心组成部分为飞轮转子,电机和电力转换器。其中飞轮 的转子是飞轮储存能量的主要部分,工作强度要求其由强度较高,密度较小的复 合纤维材料构成,飞轮的电机可以在电动和发电模式下切换,实现电能与机械能 的相互转换。电力转换器负责将输入电流从交流转换为直流。飞轮的原理图如图 2-11 所示。
飞轮储能技术是通过飞轮的加速和减速旋转的过程,实现了电能和机械能之 间相互的转化,当电能转化为机械能时,飞轮加速旋转;当机械能转化为电能时, 飞轮减速。
15
 
 
其中,J为飞轮的转动惯量,®为飞轮的角速度。 飞轮的转矩如式(2-16)所示:
M = J包
dt
在飞轮储能系统运行的过程中,飞轮的转速处于最高转速和最低转速之间,其 最大能量变化如式(2-17)所示:
(2-17)
在不计损耗的情况下,飞轮的功率如式(2-18)所示:
厂 d4E T d® 、”
P = = =
dt dt
充电过程中飞轮的转子运动方程见式(2-19):
(2-19)
式中,Te为电磁转矩,Tl为负载转矩,B为摩擦系数。 放电过程中,飞轮的转子逐渐减速转动,其运动方程也发生相应的改变,如式
( 2-20)所示:
(2-20)
对于核电站棒电源系统来说,其飞轮的作用为当异步电机运行时驱动飞轮转
16
动储能,当飞轮转速达到设定转速时,异步电机一边维持飞轮转速一边驱动同步发 电机。当异步电机发生故障断开时,飞轮作为蓄电池为同步发电机供能。由于棒电 源系统的特殊性,对飞轮的供能能力提出了特殊的要求,即在异步电动机由于故障 断开的1.2 s内,输出端的电压跌落小于等于10%,输出频率的跌落小于等于12%。
基于飞轮的物理特性和棒电源系统的特殊要求,可以得到飞轮储能系统的模 型,对其正常运行情况进行仿真,结果如图2-12所示。
 
在飞轮储能系统中,设置飞轮的转速为2000 r/min。在飞轮正常运行中可以将 其转速的变化分为两个阶段。第一阶段为飞轮储能阶段,在这一阶段中,由于异步 电动机的作用,飞轮的转速上升较快,前半段上升较后半段快的原因是在前半段的 时间内,异步电动机的转速未达到矢量控制系统的设定转速,异步电动机的转矩较 大,因此飞轮转速的上升较快。第二阶段为稳定运行阶段,在此阶段中,异步电动 机主要起到保持飞轮转速稳定在2000 r/min左右,飞轮的转速达到设定转速后,异 步电动机将不再带动飞轮。在这一阶段中,由于摩擦力的作用,飞轮的转速会逐渐 减慢,在飞轮转速下降到低于 2000 r/min 的设定值时,异步电动机将再次带动飞 轮,以确保飞轮的转速稳定在设定值。
当异步电机发生故障断开时,飞轮将存储的机械能释放出来,为棒电源系统供 电,在该阶段,飞轮的转速变化如图2-13 所示。
在0 s-2.5 s的时间内,异步电机和飞轮正常运行和储能,2.5 s至3.7 s的时间 段内,异步电机发生故障断开,由飞轮负责供能。由图2-13 可以看出在该时间段 内,飞轮的转速逐渐线性下降,将机械能转化为电能输出,然后在异步电机恢复供 能后,由于异步电动机的作用,飞轮转速慢慢上升到设定值,重新进行储能,其上
17
 
升速度与异步电机的转矩大小有关。
 
图 2-13 飞轮供能时转速变化
 
在棒电源系统中M-G机组的飞轮惯性储能需要保证1.2 s内提供的电能能满 足电能质量的要求。在该过程中要求发电机输出电压跌落小于等于10%,即234 V; 输出频率跌落小于等于12%,即44 Hz。当飞轮单独供能时,发电机端输出的频率 如图 2-14所示。
 
图 2-14 飞轮单独供能时输出端频率变化
 
在该图中显示,在飞轮单独供电的最初的0.2 s内,输出端的频率小幅上升, 在2.756 s时达到峰值为50.29 Hz,随后开始下降,在3.744 s时下降到最小值46.21 Hz,然后频率随着异步电机供能恢复逐渐上升。在这个过程中,频率跌落为7.58%, 符合频率跌落不超过 12%的要求。
当飞轮单独供能时,发电机端输出的电压波形图如图2-15所示。在这个过程 中,与频率的变化类似,在最初的0.2 s内,电压略微上升,在2.7 s时达到最大值 262.1 V。电压的最小值在3.703 s达到,为252.9 V。在该过程中电压跌落2.73%符
18
合电压跌落不超过 10%的要求。
 
 
 
图 2-15 飞轮单独供能时输出端电压变化
2.1.4 同步发电机励磁系统
在棒电源系统中,同步发电机的励磁方式为相复励,相复励同时具有电压和电 流补偿,励磁的效果比较突出。相复励的励磁控制系统主要由三部分组成,分别是 相复励装置,交流励磁机和自动电压控制装置等[56]。
相复励装置的数学模型可以用 d,q 分量来进行表示,如式(2-21)所示。
 
式中,Ur为相复励装置的输出电压,Ud为发电机的d轴电枢端电压,Uq为q轴的 电枢端电压, x 为移向电抗。
电压差的数学模型如式(2-22)所示:
AU = Uref + - Uf + Ustab - Uf
式中,Uref为参考电压值,Ustab为接地电压,Uf为初始励磁电压,Ka为交流励磁机 的有效增益,Tr为低通滤波器的时间常数,Uff为反馈环节输出电压,AU为综合 后的电压差信号。
补偿器的输出电压Uc如式(2-23 )所示:
19
 
 
式中,Ka为放大器增益,Ta为放大器时间常数。
比例饱和环节的数学模型如式(2-25)所示:
E 刃=U +U
fd a r
其中 0 < Ef < Efmx,且 Ef = Efd
(2-26)
式中,Efd为调压装置的输出电压,Ef为比例饱和环节输出电压。
可以采用用一阶惯性环节来对交流励磁机进行简化的表示,表达式如式(2-27) 所示:
 
 
 
反馈稳定环节的数学表达式如式(2-28)所示:
 
 
 
式中,Kf为反馈环节的增益,Tf为反馈环节时间常数。
2.1.4.1 相复励励磁系统模型及仿真
根据相复励励磁系统的数学模型可以在 simulink 中建立相复励励磁系统的仿 真模型,如图2-16所示。
设置参考电压Kef为260 V,并对该模型进行仿真,得到的仿真结果如图2-17 所示。
电压在通电瞬间迅速升高,然后快速稳定下来。稳定后的电压为262 V左右, 与设定值260 V的误差为0.77%,符合电能质量的要求。
20
 
 
图 2-16 相复励励磁系统
 
 
 
图 2-17 输出端电压
2.2棒电源系统故障仿真
棒电源系统在运行过程中可能会发生各种各样的故障,其中较为多发的故障 为单列同步发电机励磁开路故障,电网侧频率波动故障,电网侧电压波动故障,发 电机端短路,下游公共部分短路,单列异步电动机和同步发电机励磁断开故障,单 列机组完全失磁、单列机组逐步失磁故障,单列机组励磁增大故障和单列运行时误 合断路器故障等。
为了获取棒电源系统在发生故障时的各种电气特性,接下来对上述故障进行 仿真分析。
2.2.1单列同步发电机励磁断开故障
通过对建立的棒电源系统模型进行设置,使其 3 s 时断开第二列机组的励磁 系统,得到的输出端电压如图2-18所示。
21
 
在励磁装置断开之前,棒电源系统正常运行,电压为260 V左右,3 s时断开 第二列同步发电机的励磁装置,输出端的电压从最大值 260 V 逐渐减小到最小值 115.9 V左右,而后电压出现震荡,并逐渐增大,在115.9 V到186.3 V之间波动。
 
图 2-18 单列励磁断开故障输出端电压变化
 
在励磁系统断开后,棒电源的频率也出现了较大变化,如图2-19所示。在刚 刚通电,棒电源系统还未稳定时,频率呈下降趋势,后随着系统的稳定,频率也稳 定在50 Hz左右。但在励磁断开故障发生后,频率迅速增大,从稳定运行时的50.03 Hz 增加到 72.88 Hz。
 
图 2-19 单列励磁断开故障输出端频率变化
 
由图2-19可知,在故障发生之后,棒电源系统的输出端高频分量逐渐增大, 输出端的电能质量不能满足要求。
同步发电机的失磁导致了同步发电机失步,进入异步运行,此时同步发电机的 转速快速增大,其转速变化如图2-20所示,转速由稳定时的160 rad/s左右,迅速 增大到 250 rad/s 以上。
22
 
 
图 2-20 单列励磁断开时同步发电机转速变化
 
2.2.2 电网侧频率波动
通过对三相可编程电源的设置,使电厂电网频率在3 s-5 s的范围内产生波动, 波动范围为46.49 Hz到54.82 Hz。电网侧频率变化如图2-21所示。
 
图 2-21 电网侧频率变化
 
当电网侧的频率发生波动时,输出端电压的变化不明显,输出端频率相比于正 常运行情况出现约0.1 HZ左右的小幅下降,输出端频率变化如图2-22所示。在电 网侧频率波动时输出端的频率在50 Hz到50.36 Hz之间波动。
与频率变化类似,同步发电机的转速同样出现了约 1 rad/s 的小幅下降,转速 变化如图 2-23 所示。当电网端频率发生波动时同步发电机转速在 157.1 rad/s 到
158.2rad/s 内波动。
23
 
——正常
频率波动
 
 
 
I5SI 1 1 | I [ 1 | 1
3 3.2 3.4 3.6 3.8 4 4.2 4.4 4.6 4.8 5
时间⑸
图 2-23 电网侧频率波动时与正常运行时同步发电机转速对比
2.2.3 电网侧电压变化
通过对三相可编程电源的设置,使电网幅值在2 s-5 s的范围内产生波动,在 2 s-3 s时,幅值变为正常时的0.8倍,3 s-4 s时,幅值变为正常时的1.2倍,4 s后 变回正常值。
与电网侧频率波动故障类似,输出端电压未见明显变化,输出端频率的变化如 图 2-24 所示。
在输出端频率的变化与电网侧电压变化呈负相关,当电网侧电压减小时,输出 端的频率呈上升趋势;当电网侧电压增大时,输出端的频率则下降。输出端的频率 在48.22 Hz到50.2 Hz之间变化。
24
 
 
 
同步发电机转速的变化与输出端频率变化类似,如图 2-25 所示。同步发电机 转速在151.6 rad/s到157.7 rad/s之间波动。
 
 
2.2.4发电机端和下游公共部分短路故障
为模型发电机端添加短路故障点,设置为3 s-4 s时发生短路故障,4 s后恢复。 得到输出端的电压变化如图 2-26所示。
在发电机端短路故障发生后,输出端电压快速地下降到了接近0,故障切除后, 电压上涨到 279 V 左右,波形呈现锯齿状。
25
 
 
 
图 2-26 发电机端短路故障时输出端电压变化
下游公共部分短路故障发生时的输出端电压变化与发电机端短路故障类似,
两种故障的最大不同在于无功功率的变化,如图 2-27 所示。
 
 
图 2-27 发电机端短路时与下游公共部分短路时无功功率对比
发生下游公共部分短路故障时,同步发电机无功功率在突增到 600 W 左右后 快速下降到接近0 W,而在发生单列发电机机端短路故障时,同步发电机的无功功 率在突增后产生波动,下降到-139.2 W然后在波动中逐渐减小,最终接近0 W。
2.2.5单列异步电动机和同步发电机励磁断开故障
在3 s断开异步电动机和励磁,4.2 s后切除故障。输出端电压的变化如图2-28 所示。
同步发电机输出电压在故障期间逐步降低到115.4 V,在115.4 V到166.7 V左 右波动,在故障切除后,电压逐渐上升到272.2 V,并产生了周期性波动。
26
 
 
图 2-28 单列异步电动机和同步发电机励磁断开时输出端电压变化
 
发生故障时,输出端频率变化如图 2-29 所示。同步发电机输出频率在故障后 逐渐上升到72.1 Hz左右,且并没有随着故障切除而下降。
 
 
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
时间(S)
图 2-29 单列异步电动机和同步发电机励磁断开时输出端频率变化
故障时同步发电机转速变化如图 2-30 所示。故障发生后,同步发电机转速上 升导致电机失步,最高在4.514 s升到232.5 rad/s,随后逐步降低。
 
 
图 2-30 单列异步电动机和同步发电机励磁断开时同步发电机转速变化
27
 
2.2.6单列机组完全失磁单列机组逐步失磁故障
设置4 s-5 s时单列机组完全失磁,而另一列机组的励磁从4 s开始下降,在5 s 时下降到 0。输出端电压变化如图 2-31 所示。在两列机组都产生失磁故障之后, 系统输出电压已经崩溃,从故障发生前的261.2 V下降到接近0 V。
 
 
图 2-31 单列机组完全失磁单列机组逐步失磁时输出端电压变化
故障发生时,输出端频率的变化如图 2-32所示,输出端频率在故障发生后一 路上涨,从50.32 Hz上涨到61.19 Hz。
 
图 2-32 单列机组完全失磁单列机组逐步失磁时输出端频率变化
 
故障发生后,两列机组的转速变化如图 2-33 所示,两列机组的同步发电机转 速都呈现上升的趋势,但完全失磁列的上升更快。
28
 
 
 
2.2.7单列同步发电机励磁不断增大故障
设置4 s-5 s时单列机组励磁不断增加,最终达到原来的2倍。在故障发生后, 输出端电压变化如图2-34所示。输出端电压最大值达到了350.4 V。
 
 
在故障过程中,输出端频率的变化如图2-35 所示,受到低频分量的影响,电 压频率由最大50.36 Hz 一路下降到43.77 Hz。
当机组发生单列同步发电机励磁增大故障时,同步发电机的转速不断下降,由
158.2 rad/s下降到70.15 rad/s左右,转速变化如图2-36所示。
29
 
2-35 单列同步发电机励磁增大时输出端频率变化
 
 
 
图 2-36 单列同步发电机励磁增大时同步发电机转速变化
2.2.8单列机组运行时误合断路器
在4 s之前单列发电机组运行,为负载供电,而后由于误操作导致4 s时,另 一列发电机组开启。同步发电机输出的电压突然从261.7 V左右下降到142.1 V, 然后再慢慢减小到最小22.73 V左右,然后又逐渐增大,增大到最大值275.1 V左 右,如图 2-37 所示。
 
 
输出端的频率变化如图2-38所示,在4 s后,输出端频率先是小幅下降到49.03
Hz,然后一直增长到58.27 Hz。
 
 
图 2-38 单列机组运行误合断路器时输出端频率变化
同步发电机转速在4 s后先是小幅下降,由157.2 rad/s下降到150.5 rad/s,而 后又逐渐增大到209.5 rad/s,如图2-39所示。
 
图 2-39 单列机组运行误合断路器时同步发电机转速变化
 
2.3 本章小结 本章主要对棒电源系统的主要组成部分进行了建模和仿真,如 M-G 机组中的 储能飞轮和机组的控制及励磁部分等,得到了棒电源系统在正常运行的情况下的 输出电压,频率和转速等电气量,并对发生故障情况下的棒电源系统进行了仿真, 得到了在各种故障情况下,棒电源系统的输出端电压,频率和同步发电机转速的变 化等,并针对这些电气量的变化与正常运行情况作了比较和分析,为接下来的工作 奠定了基础。
31
 
第三章 棒电源系统故障检测方法研究
3.1基于小波变换的故障检测方法研究
对棒电源系统的故障检测是保证棒电源供电安全稳定的非常基本和重要的环 节。正确发现故障可以及时将故障发生时的电气量的信息记录下来,接下来可以通 过数学方法或借助计算机技术对记录下的数据进行处理。通过逻辑判断棒电源系 统是否存在故障,并且得到故障发生与切除的时间点。
3.1.1 小波的定义
小波指在时域内具有紧支集(持续时间短)且平均值为0(不含直流分量)的
函数,通常用屮(/)来表示,定义式如式(3-1)所示:
匸甲(t M=0 (3-1)
一般来说,正交性,消失矩,支撑长度等小波所具有的特性的不同会对暂态信 号的检测准确性产生很大影响。一般消失矩阶数高,支撑长度长,正则性好的正交 小波对暂态信号进行检测的效果更好。正交性可以使小波对信号的分解过程中不 产生冗余,在基函数平移过程中,不产生信息的交叠。为了加强对信号突变点的检 测能力,一般会选择具有较高消失矩的小波,但同时,过高的消失矩阶数会使计算 过程更加繁琐。支撑长度越长的小波,越适合对频域信号进行局部分析[57]。
本文中所选用的小波为db6小波,db6小波具有良好的正交性和紧支性,其消 失矩阶数为6,支撑长度为11,符合本文的要求。db6小波的函数图形如图3-1所
800
400
0
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
频率
( b)
图3-1 db6小波。(a)时域;(b)频域
3.1.2基于模极大值原理的故障检测
在传统的故障检测中,利用傅里叶变换对故障进行检测是比较常用的方法,但
32 
傅里叶变换只能对整体的函数奇异性进行确定,无法对突变点的分布情况进行确 定。而小波变换很好地克服了这个缺陷,因而得到了广泛的应用。暂态信号的奇异 突变点的产生常常是由于受到了电气量变化的影响,小波变换的模极大值原理通 过对奇异点的检测可以对变化的电气参数进行分析和定位,进而实现对电气参数 变化的原因的定位[57]。
电压暂降是配电系统最常见的电压扰动之一。无论雷击,线路短路故障还是 大容量电动机启动都会引起电压暂降。图 3-2 为电压暂降故障的波形,电压暂降 故障分别在0.04 s和0.12 s发生了两次,且持续时间都为0.04 s,但两次故障的严 重程度不同,第一次为在0.04 s-0.08 s时电压降低0.5 V,第二次为0.12 s-0.16 s时 电压降低2 V。
 
图 3-2 电压暂降故障
 
利用小波变换的模极大值原理可以很好地完成对该故障的检测,检测结果如 图 3-3 所示。图中的前四个模极大值突变点即表示两次故障信号的产生和切除时 间。在图中可以看出两次故障发生时,模极大值的幅度不同。这是由于模极大值的 幅度与信号跳变的强度有关,因此,故障越严重,模极大值的幅度就越大。
 
图 3-3 基于模极大值原理的检测结果
 
表3-1 和表3-2分别为应用模极大值法针对两次电压暂降故障的检测结果,可
33
以看出检测的最大误差为0.05%,因此可以符合工程的实际需求。利用模极大值法 对电压暂降故障的检测具有简单快速的特点,可以十分迅速的检测出故障开始以 及结束的时间,且误差也在允许的范围之内。
表 3-1 第一次检测结果
第一次电 压暂降 故障发生 故障结束 持续时间
检测点位置 对应时间 检测点位置 对应时间 持续采样
点数 持续时间
理论值 第2000点 0.04 s 第 4000 点 0.08 s 2000 点 0.04 s
检测值 第 2001 点 0.04002 s 第 4002 点 0.08004 s 2001 点 0.04002 s
、口辛
误差 0.05% 0.05% 0.05% 0.05% 0.05% 0.05%
 
 
表 3-2 第二次检测结果
第二次电 压暂降 故障发生 故障结束 持续时间
检测点位置 对应时间 检测点位置 对应时间 持续采样
点数 持续时间
理论值 第6000点 0.12 s 第 8000 点 0.16 s 2000 点 0.04 s
检测值 第 6001 点 0.12002 s 第 8002 点 0.16004 s 2001 点 0.04002 s
、口辛
误差 0.017% 0.017% 0.025% 0.025% 0.05% 0.05%
 
3.1.3 复小波的构造及应用
当信号产生故障或扰动时,其幅频特性和相频特性都会产生变化,而由于实小 波只涉及扰动信号的幅频,而无法对信号相频的变化作出反应,对于某些故障无法 实现准确检测。复数小波则在实小波的基础上增加了对信号的相频特性的处理,因 此得到了更进一步应用。
1995年,J.M.Lina和L.Gagnon使用多贝西正交滤波器的框架最早构造出了复 小波, Nick Kingsbury 在 1997 年对复小波方法进行了归纳总结。复小波变换的研 究弥补了实小波在对信号相位处理方面的缺陷,复小波变换通过使用滤波器将信 号进行分解,并得到信号相位的信息,这样就实现了对信号更加精确的分析。
复小波变换是二维离散小波在复数领域的变换。主要优点如下:(1)弥补离散 小波本身的不足;(2)可以实现在转换的敏感度和转换的冗余之间的平衡;(3)可 以创建复杂的双密度离散小波变换。
在实际应用中,通常将小波作为具有某些特定性质的带通滤波器使用,因此离 散正交小波基也是一种带通滤波器,其对应的是满足一定条件的完全重构滤波器, 因此通过对需要构造的小波特性进行分析,可以得到该小波所对应的滤波器参数,
34
从而实现对特定小波的构造°Mallat在多分辨率分析的基础上给出了正交小波的构 造方法和正交小波的快速算法如式(3-2)所示。
”(血)| + |h (rn + n )|
|g (血)| +|g (+ n )|
**
g (e) h (e) + g (① + n) h (① + n) = 0 申(2e)=令 g (e) (P (e)
式(3-2)表明,小波滤波器只与幅频特性相关,而与其相频特性无关。当 h
(n), g(n)为复函数的时候,构造出的小波就是复小波。因此,可以通过保持滤 波器的幅频特性,改变滤波器的相频特性,从而获得与现有实小波相同特性的复小 波[57]。
根据上述思想,可以构造db6复小波。其低通滤波器和高通滤波器的系数如表 3-3 所示。
表 3-3 db6 复小波滤波器系数
低通滤波器 Lo D 高通滤波器Hi D
h0 0.1771-0.0478i g1 -0.1771-0.0478i
h1 1.4290+0.1440i g0 1.4290-0.1440i
h2 4.3059+1.8182i g-1 -4.3059+1.8182i
h3 6.1880+4.7861i g-2 6.1880-4.7861i
h4 4.5472+4.7113i g-3 -4.5472+4.7113i
h5 3.0192-0.6037i g-4 3.0192+0.6037i
h6 4.8984-5.2822i g-5 -4.8984-5.2822i
h7 6.0918-4.3920i g-6 6.0918+4.3920i
h8 3.7059-1.2631i g-7 -3.7059-1.2631i
h9 0.9382+0.0711i g-8 0.9382-0.0711i
h10 0.0115+0.0636i g-9 -0.0115+0.0636i
h11 -0.0202-0.0055i g-10 -0.0202+0.0055i
 
根据上表中得到的 db6 复小波的低通和高通滤波器系数可以使用相位差法对 暂态扰动进行检测。接下来使用基于复小波变换的相位差值法同样对之前的电压 暂降故障进行检测,检测结果如图 3-4所示。由于相位差法反映的是信号的相位信 息,因此对这两个严重程度不同的同类故障的检测结果也是相同的。
35
 
 
图 3-4 基于相位差法的检测结果
 
表3-4和表3-5为相位差法得到的检测结果,相比于模极大值法,相位差法的 检测速度较慢。但是检测结果与理论值的误差也小于 0.6%,同样符合工程实际的 要求。
表 3-4 第一次检测结果
第一次电 压暂降 故障发生 故障结束 持续时间
检测点位置 对应时间 检测点位置 对应时间 持续采样
点数 持续时间
理论值 第2000点 0.04 s 第 4000 点 0.08 s 2000 点 0.04 s
检测值 第 2003 点 0.04006 s 第 4005 点 0.08010 s 2002 点 0.04004 s
、口辛
误差 0.15% 0.15% 0.125% 0.125% 0.1% 0.1%
 
 
表 3-5 第二次检测结果
第二次电 压暂降 故障发生 故障结束 持续时间
检测点位置 对应时间 检测点位置 对应时间 持续采样
点数 持续时间
理论值 第6000点 0.12 s 第 8000 点 0.16 s 2000 点 0.04 s
检测值 第 6003 点 0.12006 s 第 8006 点 0.16012 s 2003 点 0.04006 s
、口辛
误差 0.05% 0.05% 0.075% 0.075% 0.15% 0.15%
 
3.1.4模极大值法和相位差法的对比 下面分别利用模极大值法和相位差法对电压缓慢增大故障进行检测,图 3-5 为
电压缓慢增大时的波形图,在0.04 s-0.16 s之间电压缓慢增大,其增大幅度与时间 相关,在0.16 s后电压恢复到正常值。
36
 
 
图 3-5 电压缓慢增大故障
首先利用模极大值法对电压缓慢增大故障进行检测,检测结果如图3-6 所示。
6「x10-3
-4 -6
-8 I 1 1 1 1 1 1
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000
采样点
图 3-6 基于模极大值法的检测结果
由于模极大值的幅度与信号跳变的幅度相关,因此对于这类信号突变幅度不 大,信号奇异性不强的扰动,模极大值法的检测效果并不好,故障发生时的检测值 仅为2.2e-4。表3-6为检测的结果,最大误差为0.05%。
表 3-6 基于模极大值法的检测结果
电压缓慢 增大 故障发生 故障结束 持续时间
检测点位置 对应时间 检测点位置 对应时间 持续采样
点数 持续时间
理论值 第2000点 0.04 s 第 8000 点 0.16 s 6000 点 0.12 s
检测值 第 2001 点 0.04002 s 第 8002 点 0.16004 s 6001 点 0.12002 s
、口辛
误差 0.05% 0.05% 0.025% 0.025% 0.017% 0.017%
图 3-7 为基于相位差法对电压缓慢增大的检测结果,相比于模极大值法,相位
 
37 差法对这类故障的检测效果更加明显,这是由于相位差法检测的是信号的相位信 息,这使得面对这类信号跳变幅度不大的故障时,相位差法更加有效。
 
图 3-7 基于相位差法的检测结果
 
检测结果如表 3-7 所示。对于该故障的检测,两种方法所得到的的检测结果基 本一致,但是相比于模极大值法而言,相位差值法对于检测这类信号奇异性不强, 信号跳变幅度不大的故障而言,明显有着更好的检测结果,这在波形上可以直观的 显示出来,相位差法检测的最大误差为 0.05%。
表 3-7 基于相位差法的检测结果
电压缓慢 增大 故障发生 故障结束 持续时间
检测点位置 对应时间 检测点位置 对应时间 持续采样
点数 持续时间
理论值 第2000点 0.04 s 第 8000 点 0.16 s 6000 点 0.12 s
检测值 第 2001 点 0.04002 s 第 8002 点 0.16004 s 6001 点 0.12002 s
、口辛
误差 0.05% 0.05% 0.025% 0.025% 0.017% 0.017%
 
模极大值法和相位差值法在故障的检测上各有优劣,对于信号奇异性较强的 故障而言,模极大值法的检测速度稍快于相位差值法,且由于奇异性可以由小波变 换幅值的衰减性表示,故障的严重程度也更加直观。但由于相位差值法可以显示故 障的相位信息,所以对于信号奇异性不强,信号跳变幅度不大的故障而言,相位差 值法效果更好。
下面利用 db6 小波的模极大值法对棒电源系统单列同步发电机励磁电流增大 故障进行检测,其励磁电流的变化如图3-8所示。在2.5 s到3.5 s期间,励磁电流 逐渐增大到原本的两倍。
38
 
 
时间(s)
图 3-8 单列同步发电机励磁电流增大
 
在此期间,棒电源系统输出端电压的变化如图3-9所示。可以看出由于励磁电 流的增大是与时间呈正相关关系的,所以在故障刚刚发生时的输出端电压变化并 不明显。
 
图 3-9 单列同步发电机励磁增大故障时输出端电压变化
 
图 3-10 为 db6 小波对该故障的检测结果,由于该故障在电压输出端造成的信 号跳变并不明显,因此模极大值法对该故障的检测效果并不好,甚至难以判断故障 发生时间。但在故障切除时刻,即11200个采样点附近,模极大值法的值产生了较 大的波动。
图3-11为基于db6复小波的相位差法对该故障的检测结果。从图中可以看出 相较于模极大值法而言,相位差法的检测结果更加明显。
39
 
 
相位差法的检测结果为在第8005个采样点检测到故障,符合故障检测的精度 和要求。但相位差法也存在缺点,即当棒电源切除故障后,由于故障的影响,导致 其电气特性仍未恢复到初始状态,所以仍会判断故障未切除。
3.2基于模极大值法和相位差法的新型故障检测法
在棒电源系统的故障检测中,相位差法可以对故障的发生时间做出检测。但是, 不能判断故障切除的准确时间,而模极大值法虽然对故障发生时刻难以做出判断, 但在故障切除后,其值会产生较大波动。因此,将这两种方法进行结合就可以得到 可以对棒电源系统故障的故障发生和切除时间做出准确检测的故障检测方法。
将故障信号作为信号源,由于模极大值与信号跳变的强度有关,而相位差法与 信号的相位变化有关。因此,可以将模极大值法求得的值作为信号源的模,相位差
40
法求得的值作为信号源的相位,对该信号源的虚部进行求解。
z = =a + jb = Z cos 申 + sin 申 (3-3)
式(3-3)中,|z|为模极大值法所求得的模值,(p为相位差法求得的相位,该复 数的虚部 b 即为所求。取虚部而非实部的原因是取实部会由于模极大值法无法对 故障发生时刻进行准确的判断,从而导致误判,而取虚部则可以通过相位差法对故 障发生时刻的准确判断消除模极大值法带来的不利影响。
经测试,该方法可以对棒电源系统故障的发生和结束做出正确检测,且误差符 合要求,检测到故障发生的条件为检测值不再为0,检测到故障结束的条件为检测 值绝对值的突变,即(1)检测值的绝对值突然减小;(2)检测值的绝对值突然增 大。
对单列励磁增大故障的检测结果如图 3-12所示。
 
图 3- 12 基于虚部检测法对单列励磁增大故障的检测结果
 
在2.5 s时故障发生,3.5 s时故障结束,该方法判断故障结束的标志是绝对值 的突然减小。检测的误差如表3-8所示。结束时间的检测误差为0.536%,小于0.6%, 符合工程要求。
表 3-8 基于虚部检测法对单列励磁增大故障的检测结果
单列励磁增大 故障发生
检测点位置 对应时间 故障结束
检测点位置 对应时间
理论值 第8000点 2.5 s 第11200点 3.5 s
检测值 第 8005 点 2 .5015625 s 第 11260 点 3.51875 s
、口辛
误差 0.0625% 0.0625% 0.536% 0.536%
 
单列励磁增大故障为第一种条件,其他故障都为第二种条件。图 3-13 为采用 虚部检测法对单列电动机和励磁断开故障的检测。
41
 
 
在2.5 s时故障发生,3.5 s时故障结束,当检测到绝对值突然增大时,判断故
障切除。具体数据如表3-9所示。最大误差为 0.075%,符合工程实际要求。
表 3-9 基于虚部检测法的检测结果
单列电动机和 励磁断开故障 故障发生 故障结束
检测点位置 对应时间 检测点位置 对应时间
理论值 第8000点 2.5 s 第11200点 3.5 s
检测值 第 8006 点 2.501875 s 第 11200 点 3.5 s
、口辛
误差 0.075% 0.075% 0% 0%
 
图 3-14为采用虚部检测法对单列同步发电机完全失磁单列同步发电机逐步失 磁故障的检测。
 
4 1 1 1 1 1 1 1 1 1
-40 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000
采样点
图 3-14 基于虚部检测法的检测结果
2.5s时故障发生,3 s时切除故障,当检测到绝对值突然增大时,判断故障切
42
 
除。具体数据如表3-10所示。最大误差为 0.075%,符合工程实际要求。
表 3-10 基于虚部检测法的检测结果
单列完全失磁
单列逐步失磁 故障 故障发生
检测点位置 对应时间 故障结束
检测点位置 对应时间
理论值 第8000点 2.5 s 第9600点 3 s
检测值 第 8006 点 2.501875 s 第 9602 点 3.000625 s
、口辛
误差 0.075% 0.075% 0.02% 0.02%
图 3-15 为采用虚部检测法对棒电源系统下游公共部分短路故障的检测结果。
 
 
 
图 3-15 基于虚部检测法的检测结果
 
2.5s时故障发生,2.6 s时切除故障,当检测到绝对值突然增大时,判断故障 切除。具体数据如表3-11 所示。最大误差为 0.084%,符合工程实际的要求。
表 3-4 基于虚部检测法的检测结果
下游公共部分 故障发生 故障结束
短路故障 检测点位置 对应时间 检测点位置 对应时间
理论值 第 8000 点 2.5 s 第 8320 点 2.6 s
检测值 第 8002 点 2.500625 s 第 8327 点 2.6021875 s
、口辛
误差 0.025% 0.025% 0.084% 0.084%
 
通过采用基于小波变换的虚部检测法对以上故障的检测,可以发现虚部检测 法很好地克服了模极大值法和相位差法在对棒电源系统故障检测中的缺点和局限 性,可以较好地实现对棒电源系统故障发生时间和切除时间的检测,且误差也在允 许的范围之内。
43
3.3基于 Xilinx FPGA 的故障检测电路设计和仿真
在针对棒电源系统进行故障检测方法的改进后,可以将改进后的故障检测方 法采用FPGA进行实现。本文采用的FPGA为Xilinx Artix-7 XC7A35 FPGA。
3.3.1Virtex 系列 FPGA 简介
Xilinx公司在可编程阵列逻辑(PAL)的基础上进行改进得到了现场可编程逻 辑阵列(FPGA)的技术,使其得到了更为广泛的应用,并率先推出了商业化产品。 目前,全世界大多数的FPGA都是由Xilinx公司提供,Xilinx公司是该行业的当之 无愧的领头羊。
Xilinx的主流FPGA根据性能可以分为两大类,一种性能较低,容量中等,同 时成本和价格相较而言也比较低,如Spartan系列;还有一种性能较高,容量较大, 但同时其价格和成本也比较高,如Virtex系列,包括Virtex, Virtex-II, Virtex-4, Virtex-5, Virtex-6 , Virtex-7, Kintex-7 和 Artix-7 FPGA,用户可以根据自己实际 应用要求,在性能满足的基础上,进行自主选择。
Virtex系列实现了对FPGA产品的更新迭代,使其更加符合人们的需求。与之 前相比,其制造工艺达到了一个新的水平,性能也有了长足的进步,可以为解决高 性能系统的设计问题提供强大的支撑。目前,有超过300种预定义的IP核可以直 接用在 Virtex 系列中以实现系统级功能,可以有效减少电路设计的所耗费的精力 和时间,大大简化电路设计。目前,Virtex系列FPGA已成为Xilinx公司和市场上 的主流产品。
3.3.2故障检测的电路设计
根据上文中改进的故障检测方法,可以得到电路设计的流程图如图3-16所示。
 
图 3-16 故障检测电路流程
 
首先是故障和正常数据的输入模块,将数据输入到 FPGA 中进行处理,第二 部为第一层小波分解,这一步中需要利用db6小波的高低通滤波器和db6复小波 的高低通滤波器根据模极大值原理和相位差法对输入的数据进行处理,基于模极 大值法对故障数据的处理需要两个滤波器,基于相位差法对正常和故障数据的处 理共需要 8 个滤波器。第三步为第二层小波分解,与第二步类似,采用相同的 10
44
 
个滤波器对第一层分解后的数据进行处理。第四步为求相位差,根据相位差法的原 理,将通过 db6 复小波滤波器处理的正常和故障数据进行求相位处理,这一步采 用了两个cordic IP核和一个加法器。最后一步为求虚部,根据虚部检测法的原理, 采用一个 cordic IP 核求第四步中得到的相位差的正弦值,并与第三步中通过 db6 小波滤波器处理的故障数据的模值通过一个乘法器相乘,其结果即为虚部检测法 的检测结果。
根据设计流程可以在 vivado 软件中进行具体的电路设计,最终得到的基于虚 部检测法的电路设计图如图 3-17 所示。
 
3.3.3 故障检测电路的仿真
应用设计好的电路进行仿真,故障为单列同步发电机励磁断开故障,从完整波 形中截取第 14000采样点到 18095采样点共4096个采样点作为输入,其中第 2000 至2640 采样点为故障持续时间。时钟频率为 100 MHz, 1000 ns 后复位置 0,仿真 结果如图 3-18 所示。
图 3-18 中波形从上到下依次为时钟,复位,故障波形,正常波形,模极大值 检测结果,相位差法检测结果和虚部检测法检测结果。由于直接应用模极大值法对 于棒电源系统故障检测的效果很差,无法对故障开始或结束时间作出判断,故不将 模极大值法与其他方法进行比较,相位差法和虚部检测法的检测误差如表 3-12 所 示。
虚部检测法检测的起始时间误差为900 ns,而检测的结束时间为500 ns,这两 个误差之所以不同的原因是虚部检测法检测的起始时间与相位差法有关,检测的 结束时间与模极大值法有关,而相位差法相比模极大值法的延迟大一些,因此,虚 部检测法的结束时间误差要较起始时间误差小。
45
 
 
图 3-18 故障检测电路仿真
 
 
表 3-5 故障检测电路仿真
单列励磁断开 故障 故障发生 故障结束
相位差法 虚部检测法
相位差法 虚部检测法
实际值 21135 ns 21135 ns 27535 ns
检测值 21785 ns 22035 ns 27125 ns
、口辛
误差 650 ns 900 ns 410 ns
在对故障的起始时间进行检测时,虚部检测法的检测误差相较于相位差法的 检测误差为250 ns,这是由于虚部检测法相比相位差法多求正弦和求差值的环节, 求正弦的电路延迟为24个时钟周期,每个时钟周期为10 ns。虚部检测法检测的结 束时间误差比起始时间误差小了 490 ns,求相位差环节的电路延迟为23个时钟周 期,求正弦环节的电路延迟为24个时钟周期,这符合上文所提的虚部检测法检测 到的起始时间与相位差法有关,检测到的结束时间与模极大值法有关。
3.4 本章小结
本章先是对基于db6小波的模极大值原理的故障检测方法进行了测试,接着, 根据复小波的构造方法构造了 db6 复小波,并基于此对相位差法进行了测试和对 比,并在两种故障检测方法的基础上,针对棒电源系统故障的特点,提出了虚部检 测法,并对这种方法的有效性和准确性进行了测试,最后,本章基于Xilinx FPGA 进行了故障检测电路的设计和仿真。
46
第四章 棒电源系统的故障诊断方法研究
本章应用传统的人工免疫系统对棒电源系统进行了故障诊断,并根据其诊断 结果,对其进行了改进,改进后大幅提高了诊断的准确率。
4.1人工免疫系统简介
基于免疫学尤其是理论免疫学,人们借助计算机技术发展出了人工免疫系统, 因此,对生物免疫系统的理解和研究有助于对人工免疫系统的进一步理解和研究。 生物免疫系统中存在许多有益于人工智能系统的特性,例如适应性,自适应,多样 性等。这些特性是生物免疫系统的固有特性,同时也是大多数的人工系统所需要的 特性,因此,研究人员希望将生物免疫系统的理念融入到人工系统,使其也可以拥 有这些特性。
免疫系统有两种免疫应答类型:一种是固有性免疫应答;另一种是适应性免疫 应答。
在适应性免疫应答的过程中,当外部的病菌和病毒侵入机体之后,能够对抗原 产生识别作用的细胞得到了繁殖和增生,这其中经历了选择和变异的过程,导致该 克隆的淋巴细胞活化,增殖,分化,并引起特异性的免疫应答。克隆选择与自然选 择类似,识别抗原准确性最高的细胞可以得到选择。在这种选择的作用下,对抗原 的亲和度也得到了提高,逐渐成熟。对抗原亲和力较低的抗体在克隆选择的机制下, 通过自身的复制,增殖和在复制中伴随的高频变异,其亲和力会逐渐提高。成熟后 的免疫细胞会进行分化,分化成为浆细胞和记忆抗体,当类似抗原再次入侵机体时, 这些记忆抗体抗原产生相比于原来的抗体亲和度更高的抗体,并在此基础上产生 二次免疫应答,如图 4-1 所示。
1974 年,在克隆选择学说的基础之上, Jerne 提出了著名的独特性网络学说, 用来阐述免疫系统内部对于免疫应答的自我调节,如图 4-2 所示。该学说认为免疫 系统内部存在网络联系,该网络可以使抗体之间相互识别,相互刺激以及相互制约, 从而对免疫应答的强度进行调节,防止抗体浓度的无限增大,保证机体对抗原的免 疫应答维持在适当的强度[58]。
人工免疫系统是在研究,借鉴生物免疫系统原理,机制的基础上所发展集数据 处理,分类,表示和推理策略于一身的系统。它是受到生物免疫系统的独特特性的 启发所形成的一种解决实际问题的智能系统,是一种颇具潜力的智能搜索算法。
47
 
 
4.2传统的人工免疫系统
传统的人工免疫系统的流程图如图4-3所示。
第一步,参数设置,这一步主要是对种群规模,阈值,交叉和变异概率和迭代 次数等参数做一个设置,接下来将正常和故障情况下的样本数据加载进来,并对其 进行归一化处理,公式如式(4-1)所示。Xmin为样本的最小值,Xmax为样本的最大 值。归一化的好处在于通过归一化可以将预处理的数据限制在一定的范围内,从而 消除奇异样本所带来的不良影响。并且,经过归一化处理后有可能提高精度。
 
接下来,在每一个循环中,针对抗原随机生成抗体种群,并计算抗体和抗原之 间的亲和度以及抗体的浓度。抗体和抗原之间亲和度是评价抗体对特定抗原识别 能力的重要依据,一般可以通过两者之间的距离来进行衡量,主要的距离有欧式距 离,海明距离,曼哈顿距离等。本文中采用欧式距离在“维空间中的平均值对亲和
48
度进行衡量,如式(4-2)所示。式中的 n 为样本长度。抗体浓度是抗体与抗体之
间的相似度,是评价抗体多样性的重要参考依据,其公式如式(4-3)所示。
 
 
 
 
n
£( X - y)
i=1
然后,选择“个亲和力最小的抗体,并根据亲和力的大小,对这些抗体进行复 制,并与给定抗原针对亲和力进行改进和成熟,公式如式(4-4)所示。其中 C 为 抗体矩阵,«是学习率或者成熟率,a根据亲和度进行设定,与亲和度呈正相关, 亲和度越小,a也越小。通过这种方法,可以有效地改进抗体对抗原的识别能力, 并引导搜索朝向局部优化网络(贪婪搜索)。这些改进的抗体可以组成一个新的抗 体矩阵。接着通过设置一个亲和度阈值,将原本抗体种群中亲和度高于该值的抗体 清除,并将新的抗体矩阵中亲和度最小的抗体补充进去[59]。
C=C - a (C - X) (4-4)
接着,对浓度过高的抗体进行克隆抑制,然而在实际的应用中单纯采用抑制的 方法效果比较一般,因此,本文中针对浓度过高的抗体采用随机变异的方法以达到 降低浓度的目的,这种方法可以更快的使浓度和亲和度达到要求,并且减少迭代次 数和运算时间,其抗体的最优适应度和平均适应度的变化如表 4-1 所示。接下来, 综合评价亲和度和抗体浓度得到抗体的繁殖概率,并找出亲和度最小的个体,并记 录最优适应度和平均适应度。在针对某一抗原的情况下,得到的最优适应度和平均 适应度如表中所示。接下来,对记忆库进行更新,将“个抗体保存下来。先采用精 英保留的策略,将亲和度最小的 m 个抗体进行保存,以防止其由于浓度过高而被 淘汰,接下来选取繁殖概率最高的 n-m 个抗体加入记忆库。
接下来,同样采用上述方法形成一个抗体规模为种群数量减去记忆库规模的 父代群,并随机抽取该父代群中的抗体,在抽取过程中,繁殖概率越高的抗体越容 易被抽中,并且允许抗体被重复抽中。抽取的数量与父代群规模一致。抽取完毕后, 对抽中的抗体进行随机交叉和变异,是否交叉和变异由交叉和变异的概率决定。
表 4-1 采用随机变异时抗体适应度的变化
迭代次数 最优适应度 平均适应度
1 0.0075 0.0077
2 0.0012 0.0037
3 0.0010 0.0014
4 0.00098 0.0013
5 0.00076 0.0013
 
匹配分类算法是通过设定一个阈值,当抗体与输入的待辨识抗原之间的匹配 度达到阈值要求时,则判定该抗体可以有效识别抗原,最后根据可以识别抗原的抗 体数目占抗体种群总数比例确定抗原为该类型故障的概率,公式如式( 4-5)所示。 并取概率最大的故障类型为该未知故障类型的抗原的故障类型。
50
 
4.3基于传统人工免疫系统的故障诊断
通过上述的流程图,可以建立人工免疫系统的模型,模型中的抗原为2.5 s至U
2.8s 期间发生的故障。应用该模型对棒电源系统的单列同步发电机励磁电流增大 故障,电网电压和频率波动故障,单列同步发电机励磁开路故障,单列棒电源电动 机和同步发电机励磁断开故障,单列同步发电机完全失磁单列同步发电机逐步失 磁故障,同步发电机机端短路故障,下游公共部分短路故障,单列棒电源运行时误 合断路器故障进行故障诊断。
4.3.1针对单列同步发电机励磁开路故障的诊断
将归一化后的单列同步发电机励磁断开故障输出端电压波形数据作为故障数
据输入到人工免疫系统中,其归一化后的波形如图 4-4所示。
 
图 4-4 2.5 s-3.5 s 单列励磁断开故障的电压变化归一化
对该故障进行重复5 次的检测,其结果如表4-2所示。
表 4-2 单列励磁开路故障诊断结果
故障诊断概率
单列电动机和励磁断开 单列励磁断开 单列完全失磁单列逐步失磁
1 63.33% 71.67% 40%
2 60% 53.33% 40%
3 51.67% 55% 56.67%
4 58.33% 63.33% 51.67%
5 55% 68.33% 46.67%
 
在对单列励磁开路故障的五次检测中,三次检测结果正确,其余两次分别将单 列励磁断开故障检测为单列电动机和励磁开路故障和单列完全失磁单列逐步失磁 故障。
4.3.2针对电网频率波动故障的诊断
将归一化后的电网频率波动故障输出端电压波形数据作为故障数据输入到人 工免疫系统中,其归一化后的波形如图4-5所示。
 
 
图 4-5 2.5 s-3.5 s 电网频率波动故障
对该故障进行重复5次的检测,其结果如表4-3所示。
表 4-3 电网频率波动故障诊断结果
故障诊断概率
单列励磁增大 电网电压波动 电网频率波动 正常
1 55% 66.67% 58.33% 76.67%
2 71.67% 66.67% 58.33% 66.67%
3 60% 58.33% 63.33% 73.33%
4 65% 68.33% 75% 51.67%
5 58.33% 66.67% 50% 66.67%
 
在对电网频率波动的五次检测中,仅一次检测结果正确,其余四次分别将电网 频率波动故障检测为单列励磁增大故障,电网电压波动故障以及无故障。
4.3.3针对电网电压波动故障的诊断
将归一化后的电网电压波动故障输出端电压波形数据作为故障数据输入到人 工免疫系统中,其归一化后的波形如图4-6所示。
52
 
图 4-6 2.5 s-3.5 s 电网电压波动故障
对该故障进行重复 5 次的检测,其结果如表4-4所示。
表 4-4 电网电压波动故障诊断结果
故障诊断概率
单列励磁增大 电网电压波动 电网频率波动
 
 
在对电网电压波动的五次检测中,仅一次检测结果正确,其余四次分别将电网
电压波动故障检测为单列励磁增大故障,电网电压波动故障以及无故障。
4.3.4针对单列电动机和励磁断开故障的诊断
将归一化后的单列电动机和励磁断开故障输出端电压波形数据作为故障数据
输入到人工免疫系统中,其归一化后的波形如图 4-7所示。
 
图 4-7 2.5 s-3.5 s 单列电动机和励磁断开故障
对该故障进行重复 5 次的检测,其结果如表4-5所示。
53
表 4-5 单列电动机和励磁断开故障诊断结果
故障诊断概率
单列电动机和励磁断开 单列励磁断开 单列完全失磁单列逐步失磁
 
在对单列电动机和励磁开路故障的五次检测中,仅一次检测结果正确,其余四 次分别将单列励磁断开故障检测为单列励磁开路故障和单列完全失磁单列逐步失 磁故障。
4.3.5针对单列完全失磁单列逐步失磁故障的诊断
将归一化后的单列完全失磁单列逐步失磁故障输出端电压波形数据作为故障 数据输入到人工免疫系统中,其归一化后的波形如图4-8所示。
 
图 4-8 2.5 s-3.5 s 单列完全失磁单列逐步失磁故障
对该故障进行5次检测,其结果如表4-6所示。
表 4-6 单列完全失磁单列逐步失磁诊断结果
故障诊断概率
单列电动机和励磁断开 单列励磁断开 单列完全失磁单列逐步失磁
1 60% 53.33% 51.67%
2 100% 95% 100%
3 85% 85% 100%
4 85% 86.67% 100%
5 81.67% 85% 100%
 
在对单列完全失磁单列逐步失磁故障的五次检测中,四次检测结果正确,另外
一次将单列完全失磁单列逐步失磁故障检测为单列电动机和励磁开路故障。
4.3.6针对单列励磁不断增大故障的诊断
将归一化后的单列励磁不断增大故障输出端电压波形数据作为故障数据输入
到人工免疫系统中,其归一化后的波形如图 4-9所示。
 
图 4-9 2.5 s-3.5 s 单列励磁不断增大
对该故障进行重复5 次的检测,其结果如表4-7所示。
表 4-7 单列励磁不断增大故障诊断结果
故障诊断概率
单列励磁增大 电网电压波动 电网频率波动 正常
1 65% 56.67% 53.33% 61.67%
2 65% 73.33% 85% 61.67%
3 68.33% 55% 63.33% 61.67%
4 55% 68.33% 63.33% 56.67%
5 61.67% 60% 55% 63.33%
 
在对单列机组励磁电流不断增大故障的五次检测中,两次检测结果正确,其 余三次分别将电网电压波动故障检测为电网频率波动故障,电网电压波动故障以 及无故障。
针对发电机端短路故障,下游公共部分短路故障和单列运行时误合断路器故 障的诊断结果全部正确。
55
4.4传统的人工免疫系统改进
本节根据上文的故障检测方法和多源信息融合的思想对传统的人工免疫系统 进行了改进。
4.4.1 故障分类
使用传统人工免疫系统得到的棒电源系统的故障诊断结果显示,除发电机端 短路故障,下游公共部分短路故障和单列电源运行时误合断路器故障外,其他故障 都存在误判断的情况。其中对单列同步发电机励磁增大故障的五次检测中,检测结 果正确的次数为两次,检测结果为电网电压和频率波动故障的次数各一次,检测结 果为正常的次数为一次。对电网电压波动故障的五次检测结果中,有两次为单列同 步发电机励磁增大故障,有两次检测结果正确,有一次为电网频率波动故障。对电 网频率波动故障的检测中,有两次结果正确,一次检测为单列同步发电机励磁增大 故障,两次结果为正常。这三种故障和棒电源正常运行情况存在互相的误判断情况。 因此,除正常情况外,把其他三种故障归为第一类故障。
对单列电源电动机和同步发电机励磁断开故障的五次检测中,有一次结果正 确,有一次检测结果为单列同步发电机完全失磁单列同步发电机逐步失磁,有三次 检测结果为单列同步发电机励磁断开故障。对单列同步发电机励磁断开故障的五 次检测中,有三次检测结果正确,有一次检测结果为单列电动机和同步发电机励磁 断开故障,有一次检测结果为单列同步发电机完全失磁单列同步发电机逐步失磁 故障。对单列同步发电机完全失磁单列同步发电机逐步失磁故障的五次检测结果 中,有四次检测结果正确,有一次为单列电动机和同步发电机励磁断开故障。这三 种故障存在互相之间的误判断,因此,把这三种故障归为第二类故障。
把同步发电机机端短路故障,下游公共部分短路故障和单列电源运行时误合 断路器故障归为第三类故障。
由上述结果可以看出,传统的人工免疫系统在针对棒电源系统的故障进行诊 断时存在如下缺陷:(1)由于无法判断故障是否发生,导致在发生第一类故障时易 与正常运行情况混淆;(2)无法判断故障发生时间,需要将所有的数据进行处理, 导致运行时间长,精度低;(3)由于无法有效提取故障,无法诊断故障发生时间点 与样本不同的数据;(4)对于第一类故障和第二类故障存在误判断情况。
4.4.2改进后的人工免疫系统流程
基于上述提出的人工免疫系统存在的缺陷,对其进行改进,改进后的人工免疫 系统的流程图如图 4-10 所示。为解决原有的人工免疫系统的不足,在原本的人工
56 免疫系统的基础增加了故障检测,故障提取和二次免疫三步。这三步可以有效的解 决原有人工免疫系统在棒电源系统的故障诊断中所存在的问题。
故障检测的方法是前文中所提出的基于小波变换的虚部检测方法,该方法可 以有效且迅速地检测到故障的发生,检测误差符合工程要求,且可以在大多数故障 切除后,确认故障是否得到切除。在应用人工免疫算法对故障进行诊断之前,先使 用故障检测方法的好处是在于:应用故障检测的方法可以确认是否存在故障,从而 免去了人工免疫算法对正常样本的处理,大大节省了时间。
故障提取是在故障检测的基础上,在检测到故障提取的时间点之后,截取一段 故障时输出端的数据,并在样本故障时间点后,截取相同长度的数据,并将所得数 据作为样本和待辨识数据进行处理,这样做的好处是:(1)减小了数据长度,使数 据处理速度大大加快;(2)即使样本故障与待辨识数据的故障发生在不同时间点, 仍然可以将故障数据提取出来,从而大大减少了所需样本的数量。
二次免疫是基于多源信息融合的思想提出的,根据不同的信息对不同的故障 进行分类判断,对容易造成误判断的故障进行二次免疫可以大大提高人工免疫系 统的精确度。其流程如图 4-11 所示。
对于不会产生误判断的故障,在一次诊断后可以直接输出辨识结果,对于易造 成误判断的故障进行二次免疫。接下来以单列同步发电机励磁增大故障为例,对二 次免疫进行说明。
由前文所知,针对单列同步发电机励磁增大故障的检测结果的可能有三种,即 正确的故障检测结果,单列同步发电机励磁增大和两种错误的检测结果,厂电源电 压波动和厂电源频率波动。根据前文中的各种故障的电气特性进行判断,这三种故 障的输出端频率和同步发电机故障时的转速有所不同。因此,本文提出二次免疫所 输入的待辨识数据为棒电源系统的转频积,如式(4-6)所示。
转频积=转速X频率 (4-6)
接下来的方法与一次免疫的方法大致相同,不同之处在于二次免疫中可以省 掉故障检测的步骤,而是根据一次免疫中所得到的时间点直接对故障进行提取。
57
 
 
图 4-10 改进的人工免疫系统流程
58
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
图 4-11 二次免疫
 
4.5针对第一类故障的诊断 下面采用改进后的人工免疫系统对第一类故障进行诊断。
4.5.1针对相同时间点发生的第一类故障的诊断 下面使用改进后的人工免疫模型对第一类故障中的棒电源系统单列同步发电 机励磁增大故障进行故障诊断。
一次免疫的诊断结果如表 4-8 所示,在针对单列同步发电机励磁电流不断增大 故障的十次检测中,检测结果正确的次数为五次,三次为电网电压波动故障,两次 为电网频率波动故障,检测正确率为 50%。
表 4-8 一次免疫诊断结果
次数 单列励磁增大 故障诊断概率
电网电压波动 电网频率波动
1 61.67% 60% 56.67%
2 68.33% 83.33% 61.67%
3 75% 68.33% 68.33%
4 86.67% 65% 56.67%
5 83.33% 80% 76.67%
6 68.33% 65% 78.33%
7 86.67% 75% 81.67%
8 85% 85% 78.33%
9 73.33% 73.33% 80%
10 73.33% 76.67% 68.33%
 
59
电子科技大学硕士学位论文
将归一化后的转频积作为二次免疫的故障数据输入,如图 4-12 所示。
 
 
图 4-12 单列励磁不断增大故障转频积
针对棒电源系统单列同步发电机励磁增大故障的二次免疫诊断结果如表 4-9 所示。
表 4-9 二次免疫诊断结果
次数 单列励磁增大 故障诊断概率
电网电压波动 电网频率波动
1 100% 0% 0%
2 100% 0% 0%
3 100% 0% 0%
4 100% 0% 0%
5 100% 0% 0%
6 100% 0% 0%
7 100% 0% 0%
8 100% 0% 0%
9 100% 0% 0%
10 100% 0% 0%
 
如表 4-9 所示,在针对单列同步发电机励磁电流不断增大故障的十次检测中, 检测结果全部正确,检测正确率为 100%。
根据上表中的检测结果,在第一次应用人工免疫系统进行故障诊断中,由5次 出现了诊断结果的错误,正确率仅有 50%,而在引入二次免疫检测后,检测结果的 正确率为 100%。因此,针对同一类故障检测时结果易造成误判断的情况,引入二 次检测可以很好地解决这个问题。
60
4.5.2针对不同时间点发生的第一类故障的诊断 下面对与样本故障发生在不同时间点的第一类故障进行检测,以此验证结合 故障检测的人工免疫系统的有效性。
对 2.8 s 时发生的电网频率波动故障进行检测,应用输出电压数据的一次检测 结果如表 4-10 所示。
表 4-10 一次免疫诊断结果
次数 单列励磁增大 故障诊断概率
电网电压波动 电网频率波动
1 90% 100% 100%
2 100% 100% 100%
3 100% 95% 100%
4 93.33% 100% 88.33%
5 100% 95% 96.67%
6 100% 96.67% 100%
7 96.67% 95% 96.67%
8 95% 100% 100%
9 91.67% 98.33% 100%
10 98.33% 100% 98.33%
 
在一次免疫的诊断结果中,检测为单列同步发电机励磁电流增大故障的次数 为 1 次,电网电压波动故障的次数为 2 次,电网频率波动故障的次数为 1 次,检 测到两种及以上故障出现概率相同的情况为6 次。检测的正确率为10%。
将归一化后的转频积作为二次免疫的故障数据输入,如图 4-13 所示。
 
 
图 4-13 2.8 s 时电网频率波动转频积
针对 2.8 s 时发生的电网频率波动的二次免疫诊断结果如表 4-11 所示。
61
 
表 4-11 二次免疫诊断结果
次数 故障诊断概率
单列励磁增大 电网电压波动 电网频率波动
 
1 0% 0% 88.33%
2 0% 0% 96.67%
3 0% 0% 96.67%
4 0% 0% 96.67%
5 0% 0% 100%
6 0% 0% 100%
7 0% 0% 100%
8 0% 0% 81.67%
9 0% 0% 98.33%
10 0% 0% 96.67%
 
在引入二次免疫后,针对该故障的十次诊断结果均正确,检测正确率为 100%,
且未检测到其他故障发生的可能性,说明即使在实际故障发生在与样本故障不同 的时间点,在引入二次免疫和转频积后,针对第一类故障也能得到很好的检测效果。
4.6针对第二类故障的诊断 上面验证了采用转频积作为待辨识数据进行免疫识别在第一类故障中的有效 性,下面针对第二类故障,同样使用转频积作为抗原进行人工免疫诊断。
4.6.1针对相同时间点发生的第二类故障的诊断 首先,是针对与样本故障发生时间点相同的单列同步发电机励磁电流断开故
障进行一次免疫。十次诊断结果如表 4-12 所示。
表 4-12 一次免疫诊断结果
次数 故障诊断概率
单列电动机和励磁断开 单列励磁断开 单列完全失磁单列逐步失磁
1 60% 71.67% 33.33%
2 65% 86.67% 35%
3 65% 53.33% 36.67%
4 51.67% 61.67% 25%
5 65% 85% 18.33%
6 66.67% 73.33% 31.67%
7 51.67% 51.67% 40%
 
62
 
表 4-12 一次免疫诊断结果(续)
次数 单列电动机和励磁断开 故障诊断概率
单列励磁断开 单列完全失磁单列逐步失磁
8 71.67% 71.67% 33.33%
9 55% 60% 40%
10 50% 68.33% 43.33%
 
在针对单列同步发电机励磁电流断开故障的十次检测中,检测为单列异步电 动机和同步发电机励磁断开故障的次数为 1 次,检测为单列同步发电机励磁电流 断开故障的次数为7 次,还有两次这两种故障的检测概率相同,正确率为70%。
将归一化后的转频积作为二次免疫的故障数据输入,如图 4-14 所示。
 
图 4-14 单列励磁电流断开转频积
 
接下来,应用转频积对该故障进行二次免疫,诊断结果为表 4-13 所示。在引 入二次检测后,十次检测的结果中,有 9 次检测结果正确,有一次两种故障的概率 相同,检测的正确率从一次免疫的 70%提高到 90%,且十次检测的结果中,单列 同步发电机完全失磁单列同步发电机逐步失磁故障的概率为 0%。
表 4-13 二次免疫诊断结果
次数 故障诊断概率
单列电动机和励磁断开 单列励磁断开 单列完全失磁单列逐步失磁
1 38.33% 53.33% 0%
2 41.67% 66.67% 0%
3 60% 60% 0%
4 48.33% 65% 0%
5 51.67% 55% 0%
6 31.67% 46.67% 0%
 
63
 
表 4-13 二次免疫诊断结果(续)
次数 故障诊断概率
单列电动机和励磁断开 单列励磁断开 单列完全失磁单列逐步失磁
7 40% 60% 0%
8 50% 71.67% 0%
9 40% 60% 0%
10 33.33% 53.33% 0%
 
4.6.2针对不同时间点发生的第二类故障的诊断 下面对与样本故障发生在不同时间点的第二类故障进行检测,以此验证结合 故障检测的人工免疫系统的有效性。
采用改进后的人工免疫系统对2.8 s时发生的单列异步电动机和同步发电机励 磁电流断开故障进行检测,一次检测结果如表 4-14 所示。
表 4-14 一次免疫诊断结果
故障诊断概率
次数 单列电动机和励磁断开 单列励磁断开 单列完全失磁单列逐步失磁
1 70% 75% 45%
2 88.33% 76.67% 31.67%
3 86.67% 88.33% 36.67%
4 78.33% 76.67% 41.67%
5 76.67% 76.67% 40%
6 93.33% 75% 78.33%
7 100% 100% 86.67%
8 93.33% 78.33% 63.33%
9 100% 98.33% 83.33%
10 81.67% 95% 56.67%
 
在十次检测中,诊断结果正确的次数为 3 次,诊断结果为单列励磁电流断开 故障的次数为 5 次,两种故障概率相同的次数为 2 次,诊断的正确率为 30%。且 三种故障都存在混淆的可能性。
将归一化后的转频积作为二次免疫的故障数据输入,如图 4-15 所示。 对第二类故障中的单列异步电动机和同步发电机励磁电流断开故障的二次免 疫诊断结果如表 4-15 所示。
64
 
 
 
图 4-15 2.8 s 时单列异步电动机和励磁开路转频积
表 4-15 二次免疫诊断结果
次数 故障诊断概率
单列电动机和励磁断开 单列励磁断开 单列完全失磁单列逐步失磁
1 63.33% 56.67% 0%
2 66.67% 65% 0%
3 61.67% 51.67% 0%
4 53.33% 50% 0%
5 40% 53.33% 0%
6 61.67% 48.33% 0%
7 61.67% 48.33% 0%
8 50% 56.67% 0%
9 70% 65% 0%
10 50% 41.67% 0%
 
相较于一次免疫的 30%的诊断正确率而言,在引入二次免疫后,检测结果正 确的次数为 8 次,检测结果为单列同步发电机励磁电流断开故障的次数为 2 次, 检测正确率为 80%。且十次检测的结果中,单列同步发电机完全失磁单列同步发 电机逐步失磁故障的概率为 0%。
通过引入转频积这一概念,并根据一次免疫的检测结果将故障分为易检测失 误的第一类故障,第二类故障和不会检测失误的第三类故障,并针对第一第二故障 进行二次免疫,使检测结果的正确率得到了较大的提高。第一类故障中的单列同步 发电机励磁电流增大故障的检测结果正确率从 50%提高得到了 100%,第二类故障 中的单列同步发电机励磁电流断开故障的检测结果正确率从 70%提高到了 90%, 使传统人工免疫系统在棒电源系统的故障检测中的检测正确率得到了较大提高。
65
采用了虚部检测法,针对与样本不同时间点发生的故障进行了故障检测和故障提 取,并对提取出的故障数据进行了故障诊断,其中第一类故障中的电网频率波动故 障的检测正确率从 10%提高到 100%,第二类故障中的单列异步电动机和同步发电 机励磁电流断开故障的检测正确率从30%提高到了80%,正确率得到了较大提高, 且在对相同时刻单列励磁断开故障的 10 次检测和不同时刻单列异步电动机和同步 发电机励磁断开故障的 10 次检测中均并未出现将结果诊断为单列完全失磁单列逐 步失磁故障的可能性,即通过引入转频积这一概念排除了将第二类故障中的其他 故障误诊断为单列完全失磁单列逐步失磁故障的可能性。且由于故障诊断和故障 提取的有效性,大大减小了运行时间和所需的样本数量。
4.7基于粗糙集的匹配分类算法的改进
在引入二次免疫的诊断方法后,第一类和第二类故障的诊断准确率得到了大 幅提高,但第二类故障的诊断准确率仍有提升空间,这可能与剪枝门限£的值有 关,根据粗糙集理论,可以采取邻域粗糙逼近的方法,对£的值进行自适应调整。
传统的匹配分类算法一般如式(4-7)所示。
\ag - m| < £
ag 为故障数据, m 为经过人工免疫系统产生的抗体,当全部抗体与故障数据 之间的欧式距离满足剪枝门限的要求时,可以认定该故障的故障类型;若不是全部 满足则匹配的模式间通过竞争进行判决,即满足条件的抗体个数最多的故障类型 判定为当前故障类型;若所以抗体均不满足,则可能是新故障或故障数据落入抗体 领域空间形成的漏洞中。
设 Mj1, Mj2 为两个故障模式的抗体集合,定义 Mj1 包含 Mj2 的程度为:
 
由式(4-8)所知,有0 < I(M八,M丿2卜1。当I(M八,M丿2)越小时,故障类型j数据 误诊 为故障类型 j1 的 可 能 性越小 。 I (" J1," J2) 与 £J1 直接相关。 £J1 越大则 I(Mj、,Mj2)越大,发生误诊的概率也就越大;£1越小则I(Mj、,Mj2)越小,发生误 诊的概率也就越小。因此,在自适应调整剪枝门限的过程中, I (M J1,M J2) 是非常 重要的指标[58]。
4.7.1剪枝门限自适应调整算法流程
剪枝门限 £ 的调整可以根据 I (M j1,M j2) 来进行,具体的流程如图 4-16 所示。
66
 
图 4-16 匹配分类算法自适应调整流程
 
(1)设置剪枝门限&的值,初始值可以设的大一些,以便算法在自适应调整 过程中逐步减小;
(2)通过改进的人工免疫系统进行学习,得到抗体集合;
(3)针对每一模式,计算I(M"My],若满足条件则输出剪枝门限£的值; 若不满足则尸£*0,并重复第三步,直到满足条件。
4.7.2 改进后的诊断结果
设置不同的I的取值可能对结果有不同的影响,取值较小可能导致 符合要求的抗体较少,同时随机性对实验结果的影响较大;取值较大可能导致实验 结果的精度下降。
下面通过设置不同的I(M1 ”M22)的取值,测试其对不同时间点发生的第二类 故障中的单列异步电动机和同步发电机励磁电流断开故障的影响。
设置1=0.1, 0=0.95,对2.8 s到3.8 s期间发生的故障进行50次故障诊断,得 到的二次免疫结果如图 4-17 所示。
对不同时刻发生的单列异步电动机和同步发电机励磁电流断开故障的进行二 次免疫诊断,结果错误的次数为4次,两者概率相等次数为3次。诊断正确的概率 为 86% 。
设置1=0.15, 0=0.95,对2.8 s到3.8 s期间发生的故障进行50次故障诊断, 得到的结果如图4-18所示。
诊断结果错误的次数为8 次,两者概率相等次数为2次。诊断正确的概率为 80%。
67
 
 
图 4-17 I=0.1 时的诊断结果
 
 
单列电动机 单列励 单列完全失磁
 
图 4-18 I=0.15 时的诊断结果
 
设置1=0.2, 0=0.95,对2.8 s到3.8 s期间发生的故障进行50次故障诊断,得 到的结果如图4-19所示。
诊断结果错误的次数为5 次,两者概率相等次数为3 次。诊断正确的概率为 84%。
设置1=0.25, 0=0.95,对2.8 s到3.8 s期间发生的故障进行50次故障诊断, 得到的结果如图4-20所示。
诊断结果错误的次数为14 次,两者概率相等次数为 1 次。诊断正确的概率为 70%。
设置I=0.3,B =0.95,对2.8 s到3.8 s期间发生的故障进行50次故障诊断, 得到的结果如图 4-21 所示。
诊断结果错误的次数为6次,两者概率相等次数为2次。诊断正确的概率的
68
 
概率为 84%。
 
 
 
 
图 4-20 I=0.25 时的诊断结果
 
 
 
图 4-21 I=0.3 时的诊断结果
 
I 不同的取值得到故障诊断正确的概率如图 4-22 所示。当 I=0.1 时,故障诊断 正确率最高,为86%,当1=0.25时,故障诊断正确率最低,为75%。
69
相较于在对匹配分类算法进行改进之前的结果,二次免疫对不同时刻发生的 第二类故障中的单列异步电动机和同步发电机励磁电流断开故障的诊断正确率从 80%提高到最高 86%( I=0.1 )。
 
图 4-22 不同 I 的取值对诊断结果的影响
 
4.8 本章小结
本章首先对人工免疫系统做了简单的介绍,并采用了传统的人工免疫系统对 棒电源系统的故障做了诊断。根据诊断结果,将故障分为易发生误判断的第一类和 第二类故障,以及不易发生误判断的第三类故障。然后,在故障诊断前加入故障检 测和故障提取的步骤,以减少故障诊断的时间。接着基于多源融合的思想,引入了 二次免疫,对传统人工免疫系统进行了改进,并且相对于之前的诊断结果,诊断的 正确率得到了大幅度的提高,其中第一类故障的诊断正确率达到了 100%,针对相 同和不同时间点的第二类故障的诊断正确概率分别达到了 90%和 80%,接着,根 据粗糙集理论对匹配分类算法进行了改进,使剪枝门限可以自适应调整,最后,在 I 的取值为0.1时,针对不同时间点发生的第二类故障诊断正确率达到了 86%。
70
第五章 总结与展望
5.1 总结
随着节能减排工作的持续推进和国际形势的变化,大力推进核电站的发展迫 在眉睫。然而,日本福岛核泄漏导致的一系列严重后果使得民众对核电站的安全 问题产生很大担忧,所以,如何保障核电站安全稳定运行成为核电站快速发展的 最大问题。基于此,本文对核电站棒电源系统的正常运行和故障情况进行了建模 和仿真;根据小波变换和复小波变换,提出了一种新的故障检测方法,以满足棒电 源系统的需求;针对棒电源系统的特点对人工免疫系统进行了改进,以提高故障诊 断的正确率,具体的工作如下:
(1)介绍了核电在节能减排的大背景下的发展潜力,并说明了核电站棒电源 系统安全可靠运行的重要性,并对核电站棒电源系统进行了介绍;
(2)对棒电源系统的主要组成部分异步电动机-飞轮-同步发电机及其控制部 分进行了建模和仿真,并对正常运行和故障情况下的棒电源系统分别进行了仿真, 得到了在正常运行和各种故障情况下,棒电源系统的输出端电压,频率和同步发电 机转速的变化等,为下面的工作提供了数据基础。
(3) 对基于db6小波的模极大值原理的故障检测方法进行了测试,接着,根 据复小波的构造方法构造了 db6复小波,并基于此对相位差法进行了测试和对比, 并在两种故障检测方法的基础上,针对棒电源系统故障的特点,提出了虚部检测法, 并对这种方法的有效性和准确性进行了测试。最后,基于 Xilinx FPGA 进行了故 障检测电路的设计和仿真。
(4) 对人工免疫系统做了简单的介绍,并采用了传统的人工免疫系统对棒电 源系统的故障做了诊断。根据诊断结果,将故障分为易发生误判断的第一类和第二 类故障,以及不易发生误判断的第三类故障。然后,在故障诊断前加入故障检测和 故障提取的步骤,以减少故障诊断的时间。接着基于多源融合的思想,引入了二次 免疫,对传统人工免疫系统进行了改进,并且相对于之前的诊断结果,诊断的正确 率得到了大幅度的提高,其中第一类故障的诊断正确率达到了 100%,针对相同和 不同时间点的第二类故障的诊断正确概率分别达到了 90%和 80%,接着,根据粗 糙集理论对匹配分类算法进行了改进,使剪枝门限可以自适应调整,最后,在I的 取值为 0.1 时,针对不同时间点发生的第二类故障诊断正确率达到了 86%。
71
5.2 展望
本文建立了棒电源系统的仿真模型,并在小波变换的基础上,结合棒电源系统 对原有的故障检测方法做出了改进,并针对传统人工免疫系统对棒电源系统的故 障诊断结果对人工免疫系统做出了改进,但受限于研究时间和个人能力,本文存在 的问题如下:
(1) 本文对故障检测方法进行了离线的电路设计和仿真,并未实现故障的在 线检测;
(2) 对于第二类故障而言,在二次免疫时选择不同的故障数据或者不同的 I 值可能可以进一步提高诊断的正确率。
72
致 谢
时光如水,总是在人不经意间缓缓流逝,转眼又是三年,到了该和校园告别的 时间。在这三年中,有喜悦的欢笑,也有奋斗的汗水。在这期间,我最感谢的是我 的研究生导师郝晓红老师。在我刚刚读研时,郝老师就为我提供了良好的科研环境 和科研氛围。郝老师在我的论文的选题,构思和最终定稿的各个环节都耗费了大量 的心血。在此,我对郝老师表示深深的谢意,感谢郝老师为我所付出的精力和心血。 祝愿郝老师事业有成,家庭幸福美满,今后的科研道路也一帆风顺。
同时,我也要对黄老师和可靠性团队的每一位老师表达感谢之情,感谢各位老 师为我提供的广阔平台和谆谆教导。每一位老师对学生的关爱和对科研的热爱都 是我今后要努力学习的榜样。感谢彭诚,杨鑫明,胡水林,雷鹏英,施泽京,姜山, 孙帅政以及冯川,感谢各位师兄师弟在我的科研过程中给予的支持和帮助。
最后,我要对我的父母表达一直以来深深的感激,虽然在这三年中也有过迷茫, 但却从不曾放弃,正是由于我知道我的父母会一直在背后默默的支持我,给我信心, 给我动力。
73
参考文献
[1]张生玲,李强.低碳约束下中国核电发展及其规模分析J].中国人资源与环境,2015, 25(06): 47-52.
[2]胡鞍钢.中国实现2030年前碳达峰目标及主要途径[J].北京工业大学学报(社会科学版), 2021, 21(03): 1-15.
习近平.继往开来,开启全球应对气候变化新征程[N].人民日报,2020-12-13 (002).
[4]杨玉峰.评BP集团《BP2030世界能源展望》之二 科普还是科学[J].中国投资,2012(12): 60-62.
[5]刘文静,韩勇,游洲,等.核电厂棒电源系统的设计与优化[J].中国核电,2015, 8(02): 105-109.
[6]陶果,李虎,张东生.核电站棒电源机组设计研究J].电工技术,2016, (08): 33-34+66.
[7]尹小龙,赵海江,张前平,等基于电动发电机组的核电站棒电源系统设计J].电机与控 制应用, 2015, 42(07): 67-70.
[8]戴湘,周俊,范晨.压水堆棒电源系统的并联运行J].科技传播,2016, 8(18): 224-224+259.
[9]沈志华,凌志斌.核电棒电源系统的设计探究J].发电设备,2018, 32(04), 268-271.
[10]刘文静,韩勇,游洲,等.核电厂棒电源系统的设计与优化[J].中国核电,2015, 8(02): 105-109.
[11]陶果,匡红波,张东生,等.控制棒驱动机构供电特性研究J].电工文摘,2014, (06): 15-
17.
[12]Ge G, Gao H. The design and implementation of the control rod current and circuit system based on FPGA[C]. IEEE International Conference on Computer and Information Technology (CIT 2014), Xian, PEOPLES R CHINA, SEP 11-13, 2014, 598-603.
[13]Jiao F, Sun S, Zheng L, et al. Root Cause Analysis of Reactor Trip Event due to Loss of Power Supply to CRDM by Using ECF Chart[J]. Yuanzineng Kexue Jishu/atomic Energy Science & Technology, 2017, 51(4): 659-665.
[14]Xu M, He Z, Zheng G, et al. Method for eliminating current fluctuations of power supply device of control rod drive mechanism, involves switching control rod drive mechanism (CRDM) power supply device to closed loop control[P]. CN, G21C-007/36; H02M-007/537, CN108900106-A; CN108900106-B, 06 Jul 2018.
74
[15]Huang K, Jin Y, Li G, Yu H, et al. Reactor control bar drive mechanism coil electric current value monitoring method, involves storing monitor data for forming amplitude monitoring history database, tracking and controlling property change trend to avoid disease operation[P]. CN, G01R-019/165, CN104330611-A, 22 Jul 2013.
[16]Toliyat H A.电机建模、状态监测与故障诊断[M].周卫平,于飞,张超,等译.北京:机 械工业出版社, 2014: 4-5.
[17]赵洪森,戈宝军,陶大军,等.定子绕组匝间短路对发电机电磁转矩特性的影响J].电工 技术学报, 2016, 31(05): 192-198.
[18]郭文宇.同步发电机的失磁过程分析与保护方法研究[D].重庆大学,2013.
[19]孙宇光,郝亮亮,王祥珩.同步发电机励磁绕组匝间短路的数学模型与故障特征J].电 力系统自动化, 2011, 35(06): 45-50.
[20]何玉灵.发电机气隙偏心与绕组短路复合故障的机电特性分析[D].华北电力大学,2012.
[21]陈超, 赵洪森, 陈小元, 等. 同步发电机定子绕组短路故障瞬态过程电磁转矩特性分析 [J]. 哈尔滨理工大学学报, 2019, 24(03): 59-65.
[22]赵洪森.核电汽轮发电机定子内部短路故障特征与电磁性能研究[D].哈尔滨理工大学, 2018.
[23]Mahmoud H, Abou-Elyazied Abdallh A, Bianchi N, et al. An Inverse Approach for Interturn Fault Detection in Asynchronous Machines Using Magnetic Pendulous Oscillation Technique[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2016, 52(1): 226-233.
[24]Medoued A, Lebaroud A, Belmeguenai A, et al. Monitoring of the asynchronous machine faults using the signal approach[C]. International Conference on Sciences and Techniques of Automatic Control and Computer Engineering, Hammamet, TUNISIA, DEC 21-23, 2014, 360364.
[25]Khelouat S, Benalia A, Boukhetala D, et al. A geometric approach for fault detection and isolation of stator short circuit failure in a single asynchronous machine[C]. American Control Conference. IEEE, 2012.
[26]Cociu V R, Cociu L, Vladimir B. Symmetrical components expression of the stator current of an induction machine under internal fault[C]. 2016 International Conference and Exposition on Electrical and Power Engineering (EPE). IEEE, 2016.
[27]Wang D, Seshadrinath J, Nguyen V, et al. A multiple indicator approach for FDI of inter-turn fault in induction machines[C]. 16th IEEE International Conference on Industrial Technology - ICIT. IEEE, 2016.
75
[28]Chang X, Cocquempot V, Christophe C. A model of asynchronous machines for stator fault detection and isolation[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2003, 50(3): 578-584.
[29]Sadeghi I, Ehya H, Faiz J, et al. Online condition monitoring of large synchronous generator under short circuit fault — A review[J]. 2018: 1843-1848.
[30]Nadarajan S, Panda S K, Bhangu B, et al. Hybrid Model for Wound-Rotor Synchronous Generator to Detect and Diagnose Turn-to-Turn Short-Circuit Fault in Stator Windings[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2015, 62(3): 1888-1900.
[31]Ehya H, Sadeghi I, Faiz J. Online condition monitoring of large synchronous generator under eccentricity fault[C]. 2017 12th IEEE Conference on Industrial Electronics and Applications (ICIEA). IEEE, 2017.
[32]Wu Y, Ma Q, Cai B. Fault diagnosis of rotor winding inter-turn short circuit for sensorless synchronous generator through screw[J]. Iet Electric Power Applications, 2017, 11(8): 14751482.
[33]Jaafari K A, Toliyat H A. Performance Analysis of Synchronous Generators Under Stator Windings Ground Faults Near the Star Point - Experimental Verification[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2020, 35(3): 1402-1410.
[34]Fan W, Liao Y. Impacts of flickers, harmonics and faults on synchronous generator operations[J]. 2012.
[35]Nadarajan S, Panda S K, Bhangu B, et al. Feasibility analysis of auxiliary winding for condition monitoring of wound field brushless synchronous generators[C]. IECON 2015-41st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. IEEE, 2015.
[36]Rahnama M, Vahedi A, Alikhani A M, et al. Diode Open-Circuit Fault Detection in Rectifier Bridge of the Brushless Synchronous Generator[C]. 2018: 1821-1826.
[37]Davarpanah M, Keravand M, Faiz J, et al. Precise Locating of Stator Winding Earth Fault in Large Synchronous Generators[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2017, 53(3): 3137-3145.
[38]郑永煌,樊忠泽.基于免疫机理和神经网络的智能故障诊断方法[M].北京:科学出版社, 2021.4, 1-1.
[39]王丽华,谢阳阳,张永宏,等.采用深度学习的异步电机故障诊断方法J].西安交通大学 学报, 2017, 51(10): 128-134.
[40]李学军,李平,蒋玲莉,等.基于异类信息特征融合的异步电机故障诊断J].仪器仪表学 报, 2013, 34(01): 227-233.
[41]康云霞.基于粗糙集与神经网络的异步电机故障诊断方法的研究[D].渤海大学,2014.
76
[42]王旭红.异步电机定子绕组匝间故障诊断方法研究[D].湖南大学,2012.
[43]李平,李学军,蒋玲莉,等基于KPCA和PSOSVM的异步电机故障诊断J].振动.测试 与诊断, 2014, 34(04): 616-620+772-773.
[44]赵月南.基于贝叶斯网络的电机故障诊断研究[D].浙江大学,2016.
[45]吴建萍,姜斌,刘剑慰.基于小波包信息熵和小波神经网络的异步电机故障诊断J].山 东大学学报(工学版), 2017, 47(05): 223-228+237.
[46]王臻,李承,张舜钦,等.基于改进矩阵束滤波与检测的异步电动机故障诊断新方法J]. 电工技术学报, 2015, 30(12): 213-219.
[47]乔维德.萤火虫-粒子群优化神经网络的异步电机转子断条故障诊断J].电机与控制应用, 2017, 44(01): 83-88.
[48]宋禄杉.基于蜂群算法优化的神经网络在异步电机的故障诊断研究[D].中北大学,2018.
[49]荆双喜,赵行宇,郭松涛,等.异步电机转子断条故障诊断研究J].河南理工大学学报 (自然科学版), 2016, 35(02): 224-229.
[50]Huang C, Yuan H, Tian B, et al. Synchronous generator incipient fault prediction based on SVM[C]. Industrial Electronics & Applications. IEEE, 2014.
[51]Tsoumas I P, Georgoulas G, Mitronikas E D, et al. Asynchronous Machine Rotor Fault Diagnosis Technique Using Complex Wavelets[J]. IEEE Transactions on Energy Conversion, 2008, 23(2): 444-459.
[52]Helal A H, Badran E F, Ashour H A. Synchronous generator stator earth fault classification and location using wavelet transform and ANFIS[C]. 2017 Nineteenth International Middle East Power Systems Conference (MEPCON). IEEE, 2017.
[53]Monaro R,Vieira J,Coury D,et al. A novel method based on Fuzzy logic and data mining for synchronous generator digital protection[C]. Power & Energy Society General Meeting. IEEE, 2015.
[54]阮毅,陈伯时.电力拖动自动控制系统——运动控制系统[M].北京:机械工业出版社, 2015: 179-187.
[55]王文亮.储能型永磁直驱风力发电系统并网运行控制研究[D].北京:北京交通大学, 2010, 30-37.
[56]罗乐.船舶电力系统建模与控制[D].武汉:武汉理工大学,2011, 38-40.
[57]龚静.小波分析在电能质量检测中的应用研究[M].北京:机械工业出版社,2018: 39-53.
[58]郑永煌,樊忠泽.基于免疫机理和神经网络的智能故障诊断方法[M].北京:科学出版社, 2021.
[59]莫宏伟.人工免疫系统原理与应用[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,2002: 76-77.
【本文地址:https://www.xueshulunwenwang.com//shuoshilunwenzhuanti/dianlixitongjiqizidonghua/5284.html

上一篇:基于深度学习电网网络攻击防御算法研究

下一篇:没有了

相关标签: