【摘 要】
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双馈风力发电系统运行在各种极端环境下,其复杂情况下的状态跟踪及早期故障检测对减少风机维护、提高生产效率等具有重要意义。本文针对双馈风力发电机变风速及电阻干扰情况下的电流状态跟踪问题以及三种常见故障（定子匝间短路故障、电流传感器故障、电网电压跌落故障）的检测问题,提出了基于可切换趋近率的滑模观测器方法和基于RBF神经网络的自适应滑模观测器方法,并仿真分析了所提方法的可行性和优越性。主要工作内容有以下
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双馈风力发电系统运行在各种极端环境下,其复杂情况下的状态跟踪及早期故障检测对减少风机维护、提高生产效率等具有重要意义。本文针对双馈风力发电机变风速及电阻干扰情况下的电流状态跟踪问题以及三种常见故障（定子匝间短路故障、电流传感器故障、电网电压跌落故障）的检测问题,提出了基于可切换趋近率的滑模观测器方法和基于RBF神经网络的自适应滑模观测器方法,并仿真分析了所提方法的可行性和优越性。主要工作内容有以下几个方面:1.基于多回路理论,推导了含任意单相匝间短路故障的双馈风力发电机dq数学模型,该模型可模拟发电机定子任意相匝间短路故障,并可自由调整定子绕组的故障损毁程度。此外,简述了发电机电流传感器偏移故障与电网电压跌落故障,给出了它们的理想数学模型。2.提出了一种基于可切换趋近率的滑模观测器方法对双馈风力发电机进行电流状态跟踪和故障检测。基于可切换趋近率的滑模观测器存在随偏差和系统运行时间所决定的可切换项,其能自动调整滑模控制律增益大小以达到最优观测效果。然后在MATLAB/SIMULINK平台上模拟了不同状况下的双馈风力发电系统,对所提滑模观测器方法进行了仿真分析。仿真实验结果表明,在状态跟踪上,所提基于可切换趋近率的滑模观测器在变风速和含电阻干扰状态下也能对系统电流进行准确跟踪,且相比传统观测器性能跟踪精度更高、鲁棒性更强;在故障检测上,通过基于可切换趋近率的滑模观测器估计值与实际测量值的残差能有效检测发电机定子匝间短路故障、电流传感器故障及电网电压跌落故障。3.提出了一种基于RBF神经网络的自适应滑模观测器方法。传统观测器方法需要知道确切的模型参数信息,当部分结构参数信息未知时,该方法将失效。因此针对双馈风力发电机系统部分参数未知的特殊情况,设计了一种基于RBF神经网络的自适应滑模观测器故障检测方法。该故障检测方法用径向基神经网络对系统模型的未知参数函数部分进行拟合,然后通过滑模观测器估计值与实际测量值的残差来实现双馈风力发电机故障检测。仿真实验证明了该方法在系统部分信息丢失情况下故障检测的可行性。
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