[发明专利]一种变桨系统状态评估方法

摘要

本发明涉及一种变桨系统状态评估方法。其特征在于该方法的具体步骤是：第一步，特征参数和数据的提取与处理；第二步，故障检测模型建立；第三步，变桨系统状态评估结果获得。本发明通过变桨系统正常运行时的特征参数信息，计算出两相关参数在二维平面内正常参数的分布范围，进而可实现多参数条件下变桨状态的准确判定，采用3σ原则和四分位分析法获取特定风机的变桨二维信息时的正常运行边界，避免了风机故障检测时特例性考虑，大大减少了风机差异性识别算法的使用，显著提高了模型应用的针对性，一方面避免了建立复杂的变桨故障检测模型，另一方面增强了变桨故障检测模型的直观性、鲁棒性和适应性，从而准确实现变桨系统的状态评估。

主权项

一种变桨系统状态评估方法，其特征在于该方法包括以下步骤：第一步，特征参数和数据的提取与处理：1‑1、特征参数和数据的获取：采集SCADA系统中存储的特征参数和与特征参数相关的历史离线数据；1‑2、特征参数和数据的提取：将步骤1‑1中得到的特征参数和数据采用Relief算法进行提取，得到用于研究的特征参数及其数据；1‑3、中位值平均滤波：采用中位值平均滤波消除与用于研究的特征参数相关的数据中由于噪声干扰所引起的采样偏差，并依据SCADA系统的运行标志位，剔除停机数据，得到样本数据；第二步，故障检测模型建立：2‑1、ANFIS非线性拟合：将步骤1‑3得到的样本数据采用统计分析方法进行扩展边界后得到边界数据集，再对边界数据集进行ANFIS进行非线性拟合，得到非线性故障区间；非线性故障区间的获取在于建立故障检测边界，具体方法是：用ANFIS方法拟合样本数据和得到的边界数据集，得到样本数据区间的上边界函数f+(x)、下边界函数f‑(x)和训练集拟合函数f(x)；给定输入输出样本数据集{(x[j],y[j])}(j＝1,2...M)，其中，x[j]为第j个输入标量，y[j]是第j个对应的输出标量，M是样本数；依据物元分析优化原则中的越小越优型原则，进行离差标准化，映射到[0,1]，得到单项参数的模糊量值μ(x[j])，参见式(1)：μ(x[j])=1,y[j]≥f+(x[j])y[j]-f(x[j])f+(x[j])-f(x[j]),f+(x[j])>y[j]>f(x[j])f(x[j])-y[j]f(x[j])-f-(x[j]),f-(x[j])<y[j]≤f(x[j])1,y[j]≤f-(x[j])---(1)]]>2‑2、劣化度提取：根据步骤1‑3得到的样本数据与步骤2‑1得到的非线性故障区间，确定单项参数模糊量值，得到单参数平均劣化度；单参数平均劣化度反映了风机参数指标状态的劣化程度，其取值范围是[0,1]，参见式(2)：μ‾(x)=1NTΣj=1NTμ(x[j])---(2)]]>式中：μ(x[j])为单项参数的模糊量值；第三步，变桨系统状态评估结果获得：3‑1、确定变桨系统物元：采用物元分析理论确定步骤1‑2所得的用于研究的特征参数及其数据的经典域物元和节域物元；描述变桨系统故障的特征参数有n个，经典域物元参见式(3)：R~mnX0=[Pm,C,X0m]=PmC1<bm1,cm1>C2<bm2,cm2>...Cn<bmn,cmn>---(3)]]>式中：特征参数为C1,C2,...Cn；Pm为变桨系统状态的第m(m＝1,2,3,4)个等级，分别表示变桨系统状态为“良好”、“一般”、“异常”和“严重”；<bmi,cmi>为Pm关于Ci的经典域取值范围，即经典域(i＝1,2,...,n)；节域物元参见式(4)：R~pnX=[Pp,C,Xp]=PpC1<ap1,dp1>C2<ap2,dp2>...Cn<apn,dpn>---(4)]]>式中：特征参数C1,C2,...Cn，<api,dpi>为Pp关于Ci的节域取值范围(i＝1,2,...,n)；3‑2、确定特征参数权重：以故障率的统计为依据，用两两比较法分别确定步骤1‑2所得的用于研究的特征参数及其数据的权重；在两两比较法中，根据不同指标对于统一准则的重要度进行量化评价；最终形成一个两两比较的判断矩阵，即：A＝(aij)n×m；式中：aij为第i个特征参数与第j个特征参数对于统一准则的重要度比例标度，最后求解A的特征向量并进行归一化得到权重向量w；3‑3、确定特征参数综合关联度：根据参数平均劣化度和权重向量w确定变桨系统综合关联度，得到评估结果；用ξi表示第i项特征参数的隶属值，即ξi＝μ(xi),(i＝1,2,...n)，用表示<bmi,cmi>，表示<api,dpi>，则关于等级m的关联函数值可以表示为：Km(ξi)=-ρ(ξi,X0m(i))|bmi-cmi|,ξi∈X0m(i)ρ(ξi,X0m(i))ρ(ξi,Xp(i))-ρ(ξi,X0m(i)),ξi∉X0m(i)---(5)]]>上式中，ρ(ξi,X0m(i))=|ξi-bmi+cmi2|-cmi-bmi2---(6)]]>ρ(ξi,Xp(i))=|ξi-api+dpi2|-dpi-api2---(7)]]>wi为变桨系统第i项特征参数的权重向量，Km(ξi)对各特征参数关于等级m的关联函数值加权平均后所得数值为各等级m的综合关联度，即：D(Pm)=Σi=1nwiKm(ξi)/Σi=1nwi---(8)]]>确定变桨系统所属的等级D*：D*＝max{D(Pm)|m＝1,2,3,4}    (9)即确定变桨系统应属于第m等级。