[发明专利]基于电流信号坐标转换的DFIG叶轮不平衡故障诊断方法

说明书

本发明公开了一种基于电流信号坐标转换的DFIG叶轮不平衡故障诊断方法，包括：S1、采集DFIG定子三相电流i(t)；S2、对采集到的i(t)进行abc‑dq坐标变换，得到三相电流i(t)在d轴方向上的分量i_d(t)；S3、利用i_d(t)计算仅含特征频率f_m的故障特征信息i_d0(t)；S4、利用FFT对故障特征信息i_d0(t)进行频谱分析，提取f_m处的幅值；S5、将提取出的幅值与同一工况正常情况下特征频率处的幅值进行比较，确定故障严重程度，实现DFIG叶轮不平衡故障诊断。本发明仅需双馈发电机自身采集的定子电流信号，不需要增加额外的传感器和数据采集设备，可快速有效地诊断DFIG叶轮的故障，为及时刹车提供依据。具有良好的应用前景。

技术领域

本发明属于DFIG故障诊断技术领域，具体涉及一种基于电流信号坐标转换的DFIG叶轮不平衡故障诊断方法。

背景技术

运行和维护的成本最多能够占到海上风电设施成本的30％，而状态监测系统也越来越多地用来检测和减少风机故障。近年来，DFIG已成本当前大容量风电场案子和运行的主要机型之一，研究如何应用状态监测技术，降低DFIG故障频率和运行维修成本，提高其发电量已引起广泛关注，风电机组运行在环境极为恶劣的野外或海上，长时间的沙土磨损和冰块沉积可能会导致叶片质量失衡。另外，疲劳应力会造成叶片破裂，导致灰尘、碎屑、雨水进入裂缝使得叶片质量失衡并同时加剧裂纹的扩展，而裂纹进一步扩展也会加剧叶片和奇特组件的疲劳和振动，尤其是近年来叶轮随着风电机容量的增大而越来越长，叶轮不平衡故障给风机带来的危害更加严重。因此，提高风电机组的安全和可靠性，对风电机组叶轮不平衡进行状态监测与故障诊断非常重要。

目前针对叶轮不平衡的传统故障诊断方法，主要基于轴转矩、红外线、振动和声发射等方法，但这些方法均需安装如振动传感器、转矩传感器、红外线成像仪等，这都增加了额外的成本，可靠性也比较低。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的基于电流信号坐标转换的DFIG叶轮不平衡故障诊断方法解决了传统的故障诊断方法中存在高成本、低可靠性的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：基于电流信号坐标转换的DFIG叶轮不平衡故障诊断方法，包括以下步骤：

S1、采集DFIG定子三相电流i(t)；

S2、对采集到的定子三相电流i(t)进行abc-dq坐标变换，得到三相电流i(t)在d轴方向上的电流分量i_d(t)；

S3、利用电流分量i_d(t)计算仅含特征频率f_m的故障特征信息i_d0(t)；

其中，f_m＝ω_m/2π，ω_m为叶轮运动角速度；

S4、利用FFT对故障特征信息i_d0(t)进行频谱分析，提取出特征频率f_m处的幅值；

S5、将提取出的幅值与同一工况正常情况下特征频率处的幅值进行比较，进而确定对应的故障严重程度，实现DFIG叶轮不平衡故障诊断。

进一步地，所述步骤S2中，对采集到的定子三相电流i(t)进行abc-dq坐标变换时d轴和q轴上坐标转换的公式分别为：

式中，i_a、i_b、i_c、i_d和i_q分别为a轴、b轴、c轴、d轴和q轴上的电流值，ω为叶轮旋转角速度。

进一步地，所述步骤S3具体为：