一种粒子群滑模观测器风力发电机转子电流故障检测方法与流程

1.本发明涉及一种粒子群滑模观测器风力发电机转子电流故障检测方法，属于电气控制领域。


背景技术：

2.双馈异步风力发电机（dfig）是目前应用最为广泛的风力发电机，其由定子绕组直连定频三相电网的绕线型感应发电机和安装在转子绕组上的双向背靠背igbt电压源变流器组成。相比于一般异步电机，该系统可使定子和转子都与电网进行功率交换。由于dfig的内部结构复杂，且运行环境复杂多变，易导致系统发生电气、机械故障。一旦系统内部产生故障，对其进行故障维修的成本较大。因此，dfig控制系统应具备早期故障在线检测能力，提高风力发电机的可靠性，降低维护成本。
3.转子电流是识别dfig故障的重要特征之一。dfig在切入电网时，定子侧电压会发生突变，导致转子侧电流急剧上升，而引起电网发生震荡，进而影响转子侧变流器的安全运行。而转子侧变流器是通过转子电流分量对有功功率和无功功率实施控制的。又因为用于信号采集的电流传感器，其状态是直接影响风力发电机故障检测的重要因素之一，所以本发明把转子电流作为观测对象，实施对dfig的故障检测是有效且十分必要的。在故障检测方法方面，基于解析模型的故障检测方法通过设置dfig故障观测器的方式来获取实际值的估计值，即观测值。根据实际值与观测值作差，通过观测残差来检测电机是否发生故障。该方法为dfig转子电流的测量提供了一个有效途径，避免了传统方法的系统开支以及硬件的复杂性。但是直接应用于dfig的故障检测中还有不足之处，即观测器的参数取值常常采取经验值。时常因为参数选取不合理而导致转子电流观测器的观测值不准确，可能由于参数较大引起观测值发生抖振，也可能由于参数较小导致观测值收敛过慢，甚至发散。这样会极大降低观测器的故障检测精度，甚至会引起误报警。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于解决风力发电机故障检测的问题，提供了一种粒子群滑模观测器风力发电机转子电流故障检测方法。
5.为解决上述技术问题，本发明提供了一种粒子群滑模观测器风力发电机转子电流故障检测方法，包括以下步骤：步骤一，dfig的定子侧和转子侧分别与电网端和背靠背功率变换器连接。电机定转子两侧处均通过电压和电流传感器获取三相电压分量和三相电流分量，分别为定子电压u
sabc
、转子电压u
rabc
和定子电流i
sabc
、转子电流i
rabc
；步骤二，将自然坐标系下的三相电压分量和三相电流分量经过clark变换以及park变换后换算得到d
‑
q坐标系下的定子电压u
sdq
、转子电压u
rdq
和定子电流i
sdq
、转子电流i
rdq
；步骤三，根据dfig的电压方程和磁链方程建立状态空间方程；其中，换算得到的d
‑
q坐标系下的电流分量和电压分量分别作为状态变量和输入变量；步骤四，在步骤三的基础上，仅考虑定子电流i
sdq
为状态变量的状态空间模型时, 采取定子电压定向控制的方法求出定转子电流之间的关系；借助两者之间关系，将状态空间模型中的定子电流用转子电流表示，组成以转子电流i
rdq
为状态变量的状态方程；其中，输入变量仍为d
‑
q坐标系下的电压分量；步骤五，根据以转子电流i
rdq
为状态变量的状态方程构造转子电流观测器；在此基础上，增加切换控制项u
sw
，构成滑模控制律v，组成转子电流观测器；此时，观测值为转子电流和转子转速；系统通过转子电流观测器获取d
‑
q坐标系下的转子电流观测值和转子转速观测值； 步骤六，设计适应度函数，利用pso(particle swarm optimization,粒子群优化算法)算法对smo（sliding mode observer，滑模观测器）的参数进行优化；其中，将随机产生的每个粒子的相关数值赋值给滑模控制律v的参数，根据本发明所设计的适应度函数计算每个粒子的适应度值f(x
i
)；步骤七，将转子转速观测值代入状态空间方程获得转子电流观测值以此构成无速度传感器的情况；通过d
‑
q坐标系下系统实际转子电流值与转子电流观测值作差，获得系统转子电流观测残差；步骤八，在某时段设置三相电压接地，模拟电网端电压跌落故障；通过步骤七中的转子电流观测残差的方法实现电压跌落故障的检测；步骤九，在转子电流传感器的输出端处加入扰动，模拟系统发生转子电流传感器故障；通过步骤七中的转子电流观测残差的方法实现传感器故障的检测。
6.本发明的优点在于。
7.(1)本发明的步骤五中，通过增加切换控制项来构成滑模控制律，使系统具有抖振更小，抗干扰能力更强的特点。
8.(2)本发明的步骤六中，通过设计适应度函数，利用pso算法对滑模观测器的参数进行寻优。在观测器中应用这种方法能有效避免采取经验值而带来的不合理情况，实现了寻找滑模观测器的经优化后的参数。
9.(3)本发明的步骤八和步骤九中，在故障发生时系统能够通过步骤七中转子电流观测残差的方法快速而精准的识别故障。
附图说明
10.图1为定子电压定向的滑模观测器dfig控制结构图。
11.图2为实施参数寻优的pso
‑
smo 原理图。
具体实施方式
12.下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
13.基于解析模型的故障检测方法，通过设置dfig故障观测器的方式来获取实际值的估计值，即观测值。根据实际值与观测值作差，即通过观测残差来检测电机是否发生故障。
该方法为dfig转子电流的测量提供了一个有效途径，避免了传统方法的系统开支以及硬件的复杂性。但是直接应用于dfig的故障检测中还有不足之处，即滑模观测器的参数取值常常采取经验值。时常因为参数选取不合理而导致转子电流观测器的观测值不准确，可能由于参数较大引起观测值发生抖振，也可能由于参数较小导致观测值收敛过慢，甚至发散。因此设计了一种pso
‑
smo方法，通过对滑模观测器的参数进行寻优从而提高观测器的性能。本发明应用于双馈异步风力发电机的故障检测时，能有效的提高其观测精度和响应速度。
14.如图1至图2所示，本发明的一种粒子群滑模观测器风力发电机转子电流故障检测方法，包括以下步骤：步骤一，dfig的定子侧和转子侧分别与电网端和背靠背功率变换器连接。电机定转子两侧处均通过电压和电流传感器获取三相电压分量和三相电流分量，分别为定子电压u
sabc
、转子电压u
rabc
和定子电流i
sabc
、转子电流i
rabc
。
15.步骤二，将自然坐标系下的三相电压分量和三相电流分量经过clark变换以及park变换后换算得到d
‑
q坐标系下的定子电压u
sdq
、转子电压u
rdq
和定子电流i
sdq
、转子电流i
rdq
。
16.步骤三，根据dfig的电压方程和磁链方程建立状态空间方程。其中，换算得到的d
‑
q坐标系下的电流分量和电压分量分别作为状态变量和输入变量。
17.所述电压方程为：，，所述的磁链方程为：，，,
式中，u
ds
、u
qs
、u
dr
、u
qr
为d
‑
q坐标系下两轴的定转子电压分量，i
ds
、i
qs
、i
dr
、i
qr
为d
‑
q坐标系下两轴的定转子电流分量，为d
‑
q坐标系下两轴的定转子磁通量，r
s
、r
r
为定转子的电阻，l
s
、l
r
为定转子的自感，lm为定转子之间的互感，为定转子的漏感，为定转子的转速，为滑差转速；将d
‑
q坐标系下的电流分量作为状态变量，d
‑
q坐标系下的电压分量作为输入量。dfig的状态空间方程为：dfig的状态空间方程为：dfig的状态空间方程为：dfig的状态空间方程为：,其中表示漏感系数。
18.步骤四，在步骤三的基础上，仅考虑定子电流i
sdq
为状态变量的状态空间模型时，采取定子电压定向控制的方法求出定转子电流之间的关系。借助两者之间关系，将状态空间模型中的定子电流用转子电流表示，组成以转子电流i
rdq
为状态变量的状态方程。其中，输入变量仍为d
‑
q坐标系下的电压分量。
19.所述仅考虑定子电流i
sdq
为状态变量的状态空间模型时，其模型为：、上式中，i
r
=[i
rd i
rq
]
t
，i
s
=[i
sd i
sq
]
t
，u=[u
ds u
qs u
dr u
qr
]
t
,，，，
，u
ds
、u
qs
、u
dr
、u
qr
为坐标系下两轴的定转子电压分量，i
ds
、i
qs
、i
dr
、i
qr
为d
‑
q坐标系下两轴的定转子电流分量，r
s
、r
r
为定转子的电阻，l
s
、l
r
定转子的自感，l
m
定转子之间的互感， 为定转子的转速，为漏感系数，为滑差转速；采用定子电压定向控制的方法，忽略定子电阻，定子电压与定子磁链定向后的方程为：，，为定子磁链的幅值，为定子的转速，经换算获得定转子电流之间的关系为：，建立以转子电流为状态变量的状态方程为：，式中，，，。
[0020]
步骤五，根据以转子电流i
rdq
为状态变量的状态方程构造转子电流观测器。在此基础上，增加切换控制项u
sw
，构成滑模控制律v，组成转子电流观测器。此时，观测值为转子电流和转子转速。系统通过转子电流观测器获取d
‑
q坐标系下的转子电流观测值和转子转速观测值。
[0021]
建立转子电流观测器：，式中，i
r
=[i
rd i
rq
]
t
，u=[u
ds u
qs u
dr u
qr
]
t
，，，
，，i
rd
、i
rq
为坐标系下两轴的转子电流实际值，为d
‑
q坐标系下两轴的转子电流观测值，u
ds
、u
qs
、u
dr
、u
qr
为d
‑
q坐标系下两轴的定转子电压分量，r
s
、r
r
为定转子的电阻，l
s
、l
r
为定转子的自感，l
m
为定转子之间的互感，为定转子的转速，为滑差转速，为定子磁链的幅值，v为控制律，为定子磁链的幅值，为滑模参数，为漏感系数；为了确保在系统状态远离滑模面时，系统以较大的速度趋近于滑模面；在系统状态趋近滑模面时，系统有较小的控制参数而不是为零。又为了降低抖振，在系统里增加切换控制项u
sw
，构成滑模控制律v；所述切换控制项u
sw
为：,所述滑模控制律为v=u
eq
u
sw
，即：，式中，u
eq
=
‑
as，s=[s
d s
q
]
t
，w
f
=w
s
‑
w
r
，，，i
dr
、i
qr
为d
‑
q坐标系下两轴的转子电流实际值，为d
‑
q坐标系下两轴的转子电流观测值，u
ds
、u
qs
、u
dr
、u
qr
为d
‑
q坐标系下两轴的定转子电压分量，r
s
、r
r
为定转子的电阻，l
s
、l
r
为定转子的自感，l
m
为定转子之间的互感，为定转子的转速，为滑差转速，为定子磁链的幅值，v为控制律，u
eq
为等效控制项，sign(x)为符号函数，为漏感系数，s
d
、s
q
为坐标系下两轴的滑模面，为滑模参数。
[0022]
步骤六，设计适应度函数，利用pso算法对滑模观测器的参数进行寻优。其中，将随机产生的每个粒子的相关数值赋值给滑模控制律v的参数，根据本发明所设计的适应度函数计算每个粒子的适应度值f(x
i
)。
[0023]
所述适应度函数为：，式中, [t0, t]为滑模观测器的收敛区间，α、β为权重比值，s
d
、s
q
为d
‑
q坐标系下两轴的滑模面，i
rd
、i
rq
为d
‑
q坐标系下两轴的转子电流实际值，为d
‑
q坐标系下两轴的转子电流观测值，t为系统运行时间，对滑模观测器的参数进行寻优的具体过程为，包含群体规模n在内进行粒子群初始化，即随机生成每个粒子的位置x
i
和速度v
i
，将随机产生的每个粒子的相关数值赋值给滑模控制律v的参数，根据本发明所设计的适应度函数计算每个粒子的适应度值f(x
i
)，对每个粒子x
i
，将其适应度值f(x
i
)与个体极值的适应度值p
best
(i)比较大小。若f(x
i
)< f(p
best
(i))，则用f(x
i
)取代f(p
best
(i))，对每个粒子x
i
，将其适应度值f(x
i
)与群体极值g
best
的适应度值f(g
best
)比较大小。若f(x
i
)< f(g
best
)，则用f(x
i
)取代f(g
best
)，粒子通过上述两种极值迭代更新自身的速度和位置，更新公式分别是：，，其中，ω为惯性权重，，，k为当前迭代次数，v
id
为粒子的速度，c1，c2为加速度因子，p
idk
、x
idk、
、v
idk
代表在进行第k次迭代时的第i个粒子在第d维位置上的个体极值、位置极值和速度极值，p
dgk
代表在进行第k次迭代时的全体极值，r1、r2为分布在[0,1]之间的随机数。为防止粒子盲目搜索，位置和速度限制为[
‑
x
max
, x
max
]，[
‑
v
max
, v
max
]，按上述更新公式更新粒子的速度x
ik
和位置v
ik
。若满足终止条件，即到达最大迭代次数或f(g
best
)<r
th
，则退出优化算法，获得最优解。
[0024]
步骤七，将转子转速观测值代入状态空间方程获得转子电流观测值。通过d
‑
q坐标系下系统实际转子电流值与转子电流观测值作差，获得系统转子电流观测残差。
[0025]
，，式中，i
dr
、i
qr
为d
‑
q坐标系下两轴的转子电流分量，为d
‑
q坐标系下两轴的转子电流观测值分量，为判断故障的阀值。
[0026]
步骤八，在某时段设置三相电压接地，模拟电网侧发生电压跌落故障。通过步骤七中的转子电流观测残差的方法实现电压跌落故障的检测。
[0027]
建立电压故障为。当，时，表示系统发生电压跌落故障；当，时，表示系统未发生故障。其中，u
g
是电网电压幅值，是电网电压的电角速度，h是故障程度百分比，i
dr
、i
qr
为d
‑
q坐标系下两轴的转子电流分量，为d
‑
q坐标系下两轴的转子电流观测值分量，为判断故障的阀值。
[0028]
步骤九，在转子电流传感器的输出端处加入扰动，模拟系统发生转子电流传感器故障。通过步骤七中的转子电流观测残差的方法实现传感器故障的检测。
[0029]
设定转子电流传感器的输出端处所加入扰动值为，模拟转子电流发生传感器故障的情况。当，时，表示系统发生传感器故障；当，时，表示系统未发生故障。其中，i
dr
、i
qr
为d
‑
q坐标系下两轴的转子电流分量，为d
‑
q坐标系下两轴的转子电流观测值分量，为判断故障的阀值。