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风力发电系统传感器故障诊断解析

摘要：本文主要对风力发电系统传感器故障诊断措施进行探讨。首先阐述风

力发电机的结构以及原理，其次系统性的分析了风力发电传感器的故障诊断方法，

以期在本文论述之后，可以给相关工作人员参考。

关键词：风力发电系统；传感器；故障诊断

引言

传感器作为发电系统中非常重要的基本元件，传感器的工作就是把风力发电

系统的数据收集，然后回传到主控系统当中，最后再由主控系统在收到数据之后

进行全面处理，通过指令对故障进行全面的调整。在风力发电系统中传感器一旦

出现故障问题，就会给发电系统的运转造成一定的影响，因此必须要明确传感器

故障的诊断方法，在掌握故障类型的基础上采取有效的措施进行处理，这样才能

够保证风力发电系统运转稳定性。

1风力发电机的结构与原理

目前我国使用广泛的风力发电机组中，主要包含垂直轴风力发电机组与水平

轴风力发电机组，本文主要分析水平轴风力发电机组。目前的风力发电机组的组

成部分包含下述几个：风车、支撑结构、风向控制结构、塔架与基础、发电机以

及电力输出系统，这些都是风力发电机组正常工作的基础，少了任何一个系统都

无法满足正常工作的要求。风车部分包含叶轮、刹车、轮毂、变桨部分等；支撑

结构的核心是轴承，同时还有变速箱、联轴器等结构。在风力发电机组的工作中，

其主要工作原理是风力带动叶轮转动，转轴运动并通过转轴的转动带动变速箱运

动，这样即可通过发电机形成电能。但是风力发电容易受到风速、风向等方面的

影响，一旦出现过大的波动，极易造成风力发电装置发生损坏的问题。此外，传

感器在投入运营中，发生设备老化、磨损严重等问题，也会造成故障的发生。这

些故障问题的出现，与没有定期进行检查和维护管理有着直接的关系，有些设备

因为老化而完成失效，甚至还会造成严重的安全事故问题。因此，风力发电系统

中，安装传感器故障诊断系统尤为重要。通过这种系统的应用，及时监控系统工

作状态，了解系统工作情况，如果存在故障隐患或者问题，可以及时发现并处理，

以免造成严重的危害。

2风力发电系统传感器故障诊断

2．1依赖解析模型的方法

目前的模型解析故障诊断方法主要分为线性化模型解析方法与非线性模型解

析方法，这是目前主流的方法。但是这两种方法都是对于某个非线性体系进行的，

所以这一算法并不具备较强的通用性，兼容性也比较差，总体来说效果比较差。

但是从当前的风力发电体系的工作情况分析，这些都是必不可少的组成部分，对

于我国现代风力发电体系有着至关重要的影响。

2．1．1观测器方法

观测器方法研究的过程中，最初研发和应用的是全阶段观测器。这种形式的

观测器中，应用增益矩阵的方式可以实现对结构残差序列未知的时间变化参数，

也可以准确的观测到漂移故障残差序列影响而做出的调整。为了使得系统设计得

以简化，通过在系统中加入降价观测器来取代全阶段观测器。但是目前所应用的

降价观测器有着一定的缺陷，那就是该设备智能进行突变故障的处理，而对于常

规故障来说，则不能发挥出应有的作用。还要研究学者提出了自适应观测器，组

成结构更加的简单，在非线性系统中的作用较为明显。在具体的使用中，把非线

性特性参数作为未知参数，自适应观测器可以进行参数识别和控制。

2．1．2滤波器法

滤波器法和观测器有着很大的差异，其主要的优势是计算量比较大，但是模

型要求较低。在滤波器应用中，以扩展卡尔曼滤波器算法为主，可以进行残余结

构的估算，但是该方法最初的数据是已知的。但是从实际应用效果来看，在使用

中容易出现残差的情况，并且该方法对于渐变型故障并不精确，使用效果也会受

到直接的影响，对系统的工作并未产生积极的作用。

2．2不依赖解析模型的方法

当前我国的风力发电系统内，故障研究和分析中，控制系统的复杂性不断的

提高，所以在系统设计中，建设精准的解析数学模型有着较高的难度。在建模的

过程中，如果存在着误差过大的情况，极易造成检测精度不足、误报信息、漏报

信息等情况。因此，不依赖解析模型的方法获得人们的支持，并且被人们所重视，

在未来发展中有着非常广阔的发展前景。

2．2．1模糊推理的诊断方法

模糊诊断方法是一种不需要准确模型的计算方法，主要是通过隶属函数以及

模数规则的方式进行判断，在具体的故障诊断中，具备模糊的特性，并不能准确

的判定出是一个或者几个故障问题。因此，如果风力发电系统工作中出现了多个

故障，且故障之间存在关联性，并且故障关系是模糊的，这种情况下就能够快速

的确定故障问