基于SCADA的風(fēng)力機(jī)故障預(yù)測與健康管理技術(shù)研究.pdf

1、隨著人們對環(huán)境保護(hù)日益重視，國內(nèi)外風(fēng)電產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出高速發(fā)展態(tài)勢。由于國內(nèi)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)起步較晚，產(chǎn)業(yè)發(fā)展雖然快速但非常粗放，風(fēng)電裝備制造、風(fēng)電場運(yùn)營等諸多方面的產(chǎn)業(yè)成熟度不高，由此帶來風(fēng)電裝備、電場的事故頻發(fā)，目前已成為制約我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)健康、快速發(fā)展的重要原因。因此，開展風(fēng)電裝備故障預(yù)測與健康管理（PHM，Prognostics and Health Management）的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價值。
　　以國內(nèi)某風(fēng)電場為對象，基

2、于對典型風(fēng)電場健康管理需求的充分的調(diào)研，提出了適合國內(nèi)風(fēng)力機(jī)健康管理的PHM技術(shù)研究框架。首先，按照FMECA(Failure Mode Effects and Criticality Analysis)的分析流程，完成了風(fēng)力機(jī)系統(tǒng)的FMECA分析，給出風(fēng)力機(jī)的主要部件、對應(yīng)的故障模式、故障主要原因及嚴(yán)酷度等。其次，提出了基于風(fēng)電場SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)數(shù)據(jù)預(yù)處理的

3、方法。提取重要部件的狀態(tài)特征之后，采用加權(quán)D_S證據(jù)理論融合技術(shù)。然后，基于模糊理論提出并建立了變權(quán)模糊綜合評價模型，經(jīng)過實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證，評價結(jié)果貼近風(fēng)力機(jī)的實(shí)際情況，驗(yàn)證了模型的有效性；根據(jù)風(fēng)力機(jī)不同的設(shè)備特性，采用合適的診斷方法進(jìn)行了故障診斷的研究，為故障預(yù)測提供支持。最后，開展了風(fēng)力機(jī)故障預(yù)測的研究，基于灰色理論提出了等維灰數(shù)動態(tài)預(yù)測模型，仿真和實(shí)際應(yīng)用表明，提出的預(yù)測模型提高了風(fēng)力機(jī)故障預(yù)測的精度。以國內(nèi)某風(fēng)電場采集的實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù)

4、為樣本，分別對風(fēng)力機(jī)的狀態(tài)評價、故障診斷和狀態(tài)預(yù)測進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。采用J2EE架構(gòu)設(shè)計(jì)和開發(fā)了風(fēng)力機(jī)故障預(yù)測與健康管理原型系統(tǒng)，該系統(tǒng)集成了實(shí)時狀態(tài)評價、故障診斷和狀態(tài)預(yù)測，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)力機(jī)的健康管理。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，論文改進(jìn)的數(shù)據(jù)融合方法、變權(quán)模糊綜合評價模型及等維灰數(shù)動態(tài)預(yù)測模型等方法有效、可行，PHM原型系統(tǒng)很好的實(shí)現(xiàn)了風(fēng)力機(jī)的狀態(tài)評價、故障診斷和狀態(tài)預(yù)測。本文的研究成果對于提高風(fēng)力機(jī)運(yùn)行的可靠性，降低其故障發(fā)生率，提高風(fēng)電場