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      基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步發(fā)電機(jī)失磁故障程度診斷

      2019-12-24 02:55:00張志艷張皓宇岳廷樹王愛芳趙宏飛
      微電機(jī) 2019年11期
      關(guān)鍵詞:失磁永磁體永磁

      張志艷,張皓宇,岳廷樹,秦 鵬,王愛芳,趙宏飛

      (1.鄭州輕工業(yè)大學(xué) 電氣信息工程學(xué)院,鄭州 450002;2.國網(wǎng)河南省電力公司 河南送變電建設(shè)有限公司,鄭州 450007;3.國網(wǎng)河南省電力公司 鄭州供電公司,鄭州 450006;4.江蘇省電力公司檢修分公司,南京 211100)

      0 引 言

      永磁同步發(fā)電機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Generator,PMSG)勵磁磁場是由其本身的永磁體產(chǎn)生。PMSG省去了勵磁繞組,結(jié)構(gòu)較為簡單、可靠性高;轉(zhuǎn)子的特殊結(jié)構(gòu)使得發(fā)電機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)排列緊湊,體積小、重量輕,而且相比較勵磁式發(fā)電機(jī)效率較高[1]。由于PMSG 上述的相關(guān)優(yōu)點(diǎn),在風(fēng)力發(fā)電中,永磁同步發(fā)電機(jī)應(yīng)用已較為廣泛。風(fēng)力發(fā)電因其風(fēng)能潔凈、成本低且可再生,已成為了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),而永磁同步發(fā)電機(jī)和風(fēng)力發(fā)電的結(jié)合使資源的利用率得到了更大的提升。但是永磁電機(jī)在運(yùn)行過程中,永磁體可能會受到溫度、機(jī)械振動等原因,造成失磁故障,而失磁故障是永磁電機(jī)比較嚴(yán)重的一類故障[2]。一旦發(fā)生失磁現(xiàn)象,有可能致使電網(wǎng)發(fā)生波動,造成不必要的經(jīng)濟(jì)損失。因此要盡可能在失磁情況輕微的狀態(tài)下對電機(jī)進(jìn)行維護(hù),以使失磁故障帶來的影響降到最低。因此,對永磁同步發(fā)電機(jī)進(jìn)行失磁故障程度的判斷十分重要。

      目前對永磁電機(jī)失磁故障并沒有比較成熟的檢測方法,很難及時準(zhǔn)確地掌握永磁電機(jī)永磁體運(yùn)行的基本情況。永磁電機(jī)電磁場的計算方法主要有3種:解析法、集總參數(shù)分析法和數(shù)值法[3]。PMSG失磁故障的相關(guān)研究主要是模型的建立,文獻(xiàn)[4-5]以電機(jī)的失磁模型為基礎(chǔ),分析產(chǎn)生失磁故障的影響及風(fēng)險,但是無法判斷電機(jī)失磁程度。文獻(xiàn)[6]在不同頻率下,噪聲會發(fā)生變化,以其變化的規(guī)律為研究對象,得到失磁故障的診斷依據(jù)。文獻(xiàn)[7]搭建了輕載實驗平臺,運(yùn)用小波分析與EMD結(jié)合的方法,使用EMD 的自適應(yīng)分解能力,得到更加準(zhǔn)確的希爾伯特譜,對比正常信號得到故障判據(jù)。文獻(xiàn)[8]運(yùn)用時步有限元計算方法,在不同局部失磁狀態(tài)下對電機(jī)內(nèi)磁場分布、磁密變化軌跡以及電樞支路電流波形的演變規(guī)律進(jìn)行研究。

      上述文獻(xiàn)對PMSG的失磁故障的發(fā)生進(jìn)行了診斷,但并沒有進(jìn)一步對失磁故障嚴(yán)重程度進(jìn)行定性判斷,基于此,本文提出以永磁發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子的鐵心損耗、定子渦流損耗、附加損耗、磁滯損耗、永磁體渦流損耗和絞線銅耗等六種損耗為研究對象,將模糊處理和BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Network)相結(jié)合的失磁故障嚴(yán)重程度的聯(lián)合判斷方法。該方法將永磁體的工作狀態(tài)分為正常、輕微失磁、中等失磁和嚴(yán)重失磁等四種,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行診斷及模糊處理,從而得到永磁發(fā)電機(jī)的失磁程度。

      1 永磁發(fā)電機(jī)模型

      永磁同步發(fā)電機(jī)基本參數(shù)如表1所示。

      表1 永磁同步發(fā)電機(jī)基本數(shù)據(jù)

      永磁同步發(fā)電機(jī)失磁磁極設(shè)定為兩兩對稱相同極性永磁體,如圖1所示,針對4塊永磁體的正常和不同程度失磁狀態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析和研究。

      圖1 永磁同步發(fā)電機(jī)永磁體失磁故障位置

      2 失磁故障程度的模糊處理

      永磁發(fā)電機(jī)失磁程度存在不規(guī)律性, 而模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以滿足這一復(fù)雜與不規(guī)律性,模糊系統(tǒng)通常是容易被人接受和理解的,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對環(huán)境的適應(yīng)力很強(qiáng),模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是兩者的結(jié)合。由于本文中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本存在模糊性,對于確定性的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將無法處理,因此首先對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本進(jìn)行模糊化處理。永磁發(fā)電機(jī)失磁程度分為3個等級,輕度失磁(10%-40%),中度失磁(40%-60%),嚴(yán)重失磁(60%以上),因此可選擇中間型梯形隸屬函數(shù)。式中的值代表的是失磁量表示為

      利用隸屬函數(shù)的表達(dá)式就可以取得相應(yīng)的隸屬度。這3種梯形隸屬函數(shù)都具有簡單的優(yōu)勢,本文中所用隸屬函數(shù)亦采用這種梯形的隸屬函數(shù)[9]。每個失磁量經(jīng)過模糊處理后都對應(yīng)有3個隸屬度,文中采用失磁在10%~100%之間的失磁度和正常作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量。

      3 失磁故障嚴(yán)重程度判斷

      BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其神經(jīng)元的傳遞是S型函數(shù),輸出量為0到1之間的連續(xù)量,它可以實現(xiàn)從輸入到輸出的任意非線性映射[10]。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將模糊集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互結(jié)合,利用模糊系統(tǒng)對不確定信息的處理能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,兩者互相補(bǔ)充,相互融合。由于輸入數(shù)據(jù)的不確定性,需先對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理,然后將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。該方法的具體步驟如下:

      (1)選取訓(xùn)練數(shù)據(jù),由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)越多準(zhǔn)確性越高,因此本文選取500組訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

      (2)通過計算隸屬度如表2所示。來確定輸入數(shù)據(jù)的范圍。

      表2 3種失磁程度隸屬度

      (3)將輕度,中等,嚴(yán)重失磁范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的輸入量,將表3中所對應(yīng)的編碼作為輸出量。

      表3 永磁發(fā)電機(jī)狀態(tài)編碼對照表

      (4)將輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,建立訓(xùn)練函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練,當(dāng)達(dá)到訓(xùn)練要求時,便可得出訓(xùn)練數(shù)據(jù),再將其進(jìn)行反歸一化便可得到輸出結(jié)果。

      (5)選取12組測試數(shù)據(jù)對此網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測試,得出測試結(jié)果并計算誤差,失磁故障嚴(yán)重程度判斷流程如圖2所示。

      圖2 失磁故障嚴(yán)重程度判斷流程圖

      4 算 例

      本算例故障診斷原始數(shù)據(jù)來源于基于Ansoft軟件的永磁發(fā)電機(jī)失磁故障仿真數(shù)據(jù),以本文所研究的PMSG正常及各種失磁程度時的六種損耗數(shù)據(jù)為樣本,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行永磁發(fā)電機(jī)故障嚴(yán)重程度的診斷。

      4.1 輸入和輸出樣本數(shù)據(jù)

      定義永磁發(fā)電機(jī)鐵心損耗,定子渦流損耗,附加損耗,磁滯損耗,永磁體渦流損耗,絞線銅耗6個量為輸入數(shù)據(jù)。輸出量分為4種狀態(tài),即正常運(yùn)行,輕微失磁,中度失磁和嚴(yán)重失磁,定義輸出為3維向量,如表3所示。

      4.2 訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

      因永磁發(fā)電機(jī)故障種類定義為4種,所以選用一層隱含層,鐵心損耗,定子渦流損耗,附加損耗,磁滯損耗,永磁體渦流損耗,絞線銅耗為輸入層,即輸入單元數(shù)目為6,輸出單元為對應(yīng)的3個輸出量,即輸出單元數(shù)目為3。

      從仿真結(jié)果選取500組數(shù)據(jù)作為正常和故障工況時的數(shù)據(jù)采樣,此500組數(shù)據(jù)為仿真達(dá)到穩(wěn)定后的數(shù)據(jù),每隔0.25ms取一組數(shù)據(jù),經(jīng)過模糊處理以后并將此500組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,為使數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確,選擇3種不同失磁故障程度和正常運(yùn)行的12組數(shù)據(jù)作為測驗樣本,如表4所示。

      4.3 結(jié)果分析

      最大訓(xùn)練次數(shù)設(shè)為100,目標(biāo)性能指標(biāo)設(shè)為0.00004,學(xué)習(xí)速率設(shè)為0.1。將提取的特征向量輸入至該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過49步達(dá)到訓(xùn)練所需的目標(biāo)值,如圖3所示。

      圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練次數(shù)與誤差

      利用表4中的12組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,得到的訓(xùn)練結(jié)果如表5所示,從表中可以看出誤差值較小,診斷結(jié)果表明與仿真結(jié)果設(shè)定的永磁體運(yùn)行狀態(tài)相一致。

      表4 永磁同步發(fā)電機(jī)不同失磁程度仿真數(shù)據(jù)

      表5 永磁同步發(fā)電機(jī)失磁故障診斷實際輸出與期望值比較

      5 結(jié) 論

      隨著風(fēng)力發(fā)電和永磁電機(jī)的發(fā)展,永磁發(fā)電機(jī)已逐漸成為風(fēng)力發(fā)電機(jī)的主力機(jī)型,長期運(yùn)行于較惡劣的環(huán)境有可能導(dǎo)致故障的發(fā)生,而失磁故障是永磁發(fā)電機(jī)的特有故障,基于此,本文提出了基于模糊處理與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的永磁發(fā)電機(jī)失磁故障程度診斷方法,以永磁發(fā)電機(jī)的損耗參數(shù)作為其特征參數(shù),將永磁發(fā)電機(jī)運(yùn)行狀態(tài)模糊化處理為4種,然后將模糊處理后的數(shù)據(jù)作為 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練輸入,測試數(shù)據(jù)結(jié)果表明,其失磁故障程度與仿真設(shè)定的失磁故障程度相一致,因此,該聯(lián)合診斷方法可以實現(xiàn)對永磁發(fā)電機(jī)永磁體工作狀態(tài)定性準(zhǔn)確判斷,永磁發(fā)電機(jī)失磁程度的及時診斷可以有效提高發(fā)電機(jī)的工作效率,減小無功功率損耗,為永磁同步發(fā)電機(jī)在風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的應(yīng)用提供了有利條件。

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