一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断方法，包括：对采样进来的六路电流信号采用改进的HTT算法进行波形匹配，根据匹配结果进行自适应端点延拓；对延拓后的信号采用经验模态分解，获得有限个本征模函数IMF；利用能量守恒法消除获得的虚假IMF函数；根据消除虚假IMF函数后获得的真实IMF确定原始信号的特征频率，通过检测特征频率确定双馈风力发电机定转子的故障类型及严重程度，本发明专利技术通过改进HHT算法，大大提高了算法的自适应能力，有效提取了电机的定转子故障信号，为双馈风力发电机定转子故障的现场检测提供了便捷。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种双馈风力发电机定转子故障诊断装置及方法，特别是涉及一种基于改进HHT算法的双馈风力发电机定转子故障分析诊断装置及方法。
技术介绍
风电作为一种清洁、储量无限能源在各国越来越受到重视，至今风力发电在国际范围内得到快速发展。对于风力发电机的选择来说，由于双馈技术稳定的运行性能占据了很大的市场份额，使双馈风力发电机成为风力发电的主干力量。双馈风力发电机是一种定子、转子同时可以发出电能的发电机，当超同步转速时，定转子同时处于发电状态，转子通过变流器向电网馈电，而在亚同步时，正常异步电机应为电动机运行状态，但通过在转子回路通入励磁电流，双馈发电机仍可处于发电状态，因此当双馈发电机发生故障时，其比永磁电机和其它异步电机表现出的故障特征更为复杂，而且故障信号基本都是不连续不平稳信号。传统的检测双馈风力发电机定转子故障的方法主要是静态检测方法，包括直流电阻法、交流阻抗和功率损耗法、RSO重复脉冲检测法、发电机空载、短路特性曲线法等。静态检测方法对保证发电机安全运行和质量检测作用良好，但有些定转子间的故障初期并不是非常稳定或者只有动态运行时才出现，静态检测法就难以判断。还有一些检测电机的定转子故障是通过轴电压电流、转子绕组绝缘状况、定子绕组的局部放电及发电机运行参数监测四个部分进行发电机的故障诊断，对于转子匝间短路采用了微分探测线圈结合小波分析的方法，提取非平稳的瞬时、奇异与突变成分，取得了一定效果，但由于小波对基波的
选择依赖性太强，使得通用性较弱。由于风力发电本身就是一个非稳态非线性的过程，传统的信号分析方法如傅里叶变换、Gabor变换、小波变换(Wavelet transform，WT)、Wigner-Ville分布(Wigner-Ville Distribution，WVD)等自适应能力差，都无法有效地提取电机的故障特征。由于HHT(希尔伯特—黄变换)是一种更适为处理非线性非平稳信号的算法，但EMD(经验模态分解)的端点效应(边界畸变)和虚假的IMF(固有模态函数)两个问题的存在，需要对HHT算法改进，因此，本专利技术拟提出一种基于改进HHT算法的双馈风力发电机定转子故障诊断装置及方法。
技术实现思路
为克服上述现有技术存在的不足，本专利技术之目的在于提供一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断装置及方法，将数据的采集、转换、分析集于一体，并改进了HHT算法，大大提高算法自适应能力，有效提取了电机的定转子故障信号，为双馈风力发电机定转子故障的现场检测提供便捷。为达上述及其它目的，本专利技术提出一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断装置，包括：数据采集单元，利用霍尔传感器采集双馈发电机的定子三相电流信号和转子三相电流信号，并将其传送至调理电路；调理电路，用于将采集获得的定子三相电流信号和转子三相电流信号调理成符合AD采样电路采样要求的电流信号；AD采样电路，用于将采集的连续电流信号转换成数字信号，并通过接口电路将数字的电流信号传送至数据诊断处理单元；数据诊断处理单元，对采样进来的六路电流信号进行改进HHT算法处理，得到相应的六路Hilbert谱和Hilbert边际谱，并根据Hilbert边际谱对故障进行分析诊断。进一步地，该数据诊断处理单元对采样进来的六路电流信号采用基于波形
匹配自适应端点延拓方法进行延拓，对延拓后的信号采用经验模态分解获得有限个本征模函数，并利用能量守恒法消除获得的虚假IMF函数，最后根据消除虚假IMF函数后获得的真实IMF确定原始信号的特征频率，通过检测特征频率确定双馈风力发电机定转子的故障类型及严重程度。为达到上述目的，本专利技术还提供一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断方法，包括如下步骤：步骤一，对采样进来的六路电流信号采用改进的HTT算法进行波形匹配，根据匹配结果进行自适应端点延拓；步骤二，对延拓后的信号采用经验模态分解，获得有限个本征模函数IMF；步骤三，利用能量守恒法消除获得的虚假IMF函数；步骤四，根据消除虚假IMF函数后获得的真实IMF确定原始信号的特征频率，通过检测特征频率确定双馈风力发电机定转子的故障类型及严重程度。进一步地，步骤一进一步包括：确定原始信号x(t)最左端的两个相邻极值点，假定为极小值点和极大值点；连接原点、极小值、极大值三点得到特征波，其长度为l；计算每个极小值或极大值l长度范围内的波形与特征波的匹配差，并找出最小匹配差Minm；如果最小匹配差＜α，则选取靠近左端点的N个极值点的平均值为左端点的值，否则使用该段波形进行左延拓。进一步地，右端点的延拓方法与左端点相同。进一步地，步骤二进一步包括：当到延拓后的信号x1(t)后，设初始残差r为x1(t)，求出x1(t)所有极大、极小值点；利用三次样条插值函数对极值点进行插值，拟合出延拓信号x1(t)的上下包络线；计算出上下包络线的平均值，然后用x1(t)减去包络线均值得到h；若h不满足标准差SD，则把h当作延拓后的信号x1(t)进行输入，若h满足标准差SD，则h就是IMF，将其记作c，此时残差r＝r-c(n)；若残差r或c小于预定的误差，或者残差r成为一个单调函数，则无法再提取IMF成分，终止经验模态分解过程；否则将r作为一组新信号，重复经验模态分解过程，最终得到全部的残差。进一步地，利用三次样条插值函数对所有的极大值点进行插值，拟合出延拓信号x1(t)的上包络线，利用三次样条插值函数对所有的极小值点进行插值，拟合出延拓信号x1(t)的下包络线。进一步地，步骤三进一步包括：步骤3.1，分别计算原信号以及每个IMF分量的均方差ψx2和步骤3.2，若则存在虚假的IMF；步骤3.3，计算原信号与每个IMF分量的相关系数步骤3.4，若小于一定的ζ时认定ci为虚假IMF，直接舍弃，依次对各个进行分析虚假则舍弃，否则找到第一个真实IMF成分，记录其为cj；步骤3.5，若(j<k)，则cj为虚假IMF，再用cj+ck作为新的第j阶IMF分量，直到发现新的真实IMF分量，否则cj为真实分量。进一步地，把新的IMF分量作为新的标准分量，并与前面的IMF分量进行步骤3.5的筛选，不断重复，直至检验和修正所有的IMF分量后结束。进一步地，步骤四进一步包括：获得真实的IMF后，首先经过Hilbert变换得到Hilbert谱，再经过Hilbert谱积分得到原始信号的Hilbert边际谱；将整个Hilbert边际谱进行积分，再将特定频率的Δt时间内频率进行积分，并计算出特征谐波fspe(i)出现占比Kham(i)；为Kham(i)设计两个限值K1set和K2set，其中K1set为轻微故障的特征谐波出现占比限值，而K2set为较严重故障的特征谐波出现占比限值；得到结果后，通过查表法确定实际的双馈风力发电机定转子故障类型及严重程度。与现有技术相比，本专利技术一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断装置及方法将数据的采集、转换、分析集于一体，并改进了HHT算法，大大提高算法自适应能力，有效提取了电机的定转子故障信号，为双馈风力发电机定转子故障的现场检测提供便捷。附图说明图1为本专利技术一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断装置的系统架构图；图2为本专利技术较佳实施例之双馈风力发电机定转子故障分析诊断装置的架构示意图；图3为本专利技术一种双本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断装置，包括：数据采集单元，利用霍尔传感器采集双馈发电机的定子三相电流信号和转子三相电流信号，并将其传送至调理电路；调理电路，用于将采集获得的定子三相电流信号和转子三相电流信号调理成符合AD采样电路采样要求的电流信号；AD采样电路，用于将采集的连续电流信号转换成数字信号，并通过接口电路将数字的电流信号传送至数据诊断处理单元；数据诊断处理单元，对采样进来的六路电流信号进行改进HHT算法处理，得到相应的六路Hilbert谱和Hilbert边际谱，并根据Hilbert边际谱对故障进行分析诊断。

【技术特征摘要】
1.一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断装置，包括：数据采集单元，利用霍尔传感器采集双馈发电机的定子三相电流信号和转子三相电流信号，并将其传送至调理电路；调理电路，用于将采集获得的定子三相电流信号和转子三相电流信号调理成符合AD采样电路采样要求的电流信号；AD采样电路，用于将采集的连续电流信号转换成数字信号，并通过接口电路将数字的电流信号传送至数据诊断处理单元；数据诊断处理单元，对采样进来的六路电流信号进行改进HHT算法处理，得到相应的六路Hilbert谱和Hilbert边际谱，并根据Hilbert边际谱对故障进行分析诊断。2.如权利要求1所述的一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断装置，其特征在于：该数据诊断处理单元对采样进来的六路电流信号采用基于波形匹配自适应端点延拓方法进行延拓，对延拓后的信号采用经验模态分解获得有限个本征模函数，并利用能量守恒法消除获得的虚假IMF函数，最后根据消除虚假IMF函数后获得的真实IMF确定原始信号的特征频率，通过检测特征频率确定双馈风力发电机定转子的故障类型及严重程度。3.一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断方法，包括如下步骤：步骤一，对采样进来的六路电流信号采用改进的HTT算法进行波形匹配，根据匹配结果进行自适应端点延拓；步骤二，对延拓后的信号采用经验模态分解，获得有限个本征模函数IMF；步骤三，利用能量守恒法消除获得的虚假IMF函数；步骤四，根据消除虚假IMF函数后获得的真实IMF确定原始信号的特征频率，通过检测特征频率确定双馈风力发电机定转子的故障类型及严重程度。4.如权利要求3所述的一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断方法，其特征在于，步骤一进一步包括：确定原始信号x(t)最左端的两个相邻极值点，假定为极小值点和极大值点；连接原点、极小值、极大值三点得到特征波，其长度为l；计算每个极小值或极大值l长度范围内的波形与特征波的匹配差，并找出最小匹配差Minm；如果最小匹配差＜α，则选取靠近左端点的N个极值点的平均值为左端点的值，否则使用该段波形进行左延拓。5.如权利要求4所述的一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断方法，其特征在于：右端点的延拓方法与左端点相同。6.如权利要求5所述的一种双馈风力发电机定转子故障分析诊断方法，其特征在于，步骤二进一步包括：当到延拓后的信号x1(t)后，设初始残差r为x1(t)，求出x1(t)所有...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗玉东，陈亚新，房建俊，徐余法，戴志军，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：上海;31