基于Volterra级数的水轮机调速器液压系统故障诊断

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1、水力发电第42卷第2期2016年2月基于Volterra级数的水轮机调速器液压系统故障诊断付一丁，李穆，李丰攀，顾然(1．中国长江三峡集团公司，北京100091；2．国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司，湖北武汉430074)摘要：针对现有水轮机调速器液压系统故障诊断存在诸如诊断精度不高、泛化能力不强、在线检测能力不足等问题，根据Voherra级数的非线性模型高辨识能力以及可实时在线计算等优点，本文提出了一种基于Voherra级数的水轮机调速器液压系统故障诊断的新方法。该方法利用递推最小二乘法辨识出系统Voherra核，经多维广义离散Fourier变换得到系统广义频域响应函数(GFR

2、F)模型，最后利用主元分析法(PCA)进行特征提取及分类，从而实现系统故障的高效诊断。仿真结果表明，该方法具有较高辨识精度，能准确分辨出系统的不同状态。关键词：Voherra；广义频域响应函数(GFRF)；主元分析法(PCA)；故障诊断；调速器；水轮机ApplicationofFaultDiagnosisApproachBasedonVolterraSeriesforHydraulicSystemofTurbineGovernorFUYiding’LIMu，LIFengpan，GURan，(1．ChinaThreeGorgesCorporation，Beijing100091，Chin

3、a；2．StateGridElectricPowerResearchInstituteWuhanNARICo．，Ltd．，Wuhan430074，Hubei，China)Abstract：Atpresent，therearesomeproblemsinfaultdiagnosisofhydraulicsystemofhydraulicturbinegovernor，suchaspoormodelidentificationability，lowgeneralizationabilityandlimitedon—linedetectionability．Byusingthehighide

4、ntificationabilityinnonlinearmodelandtheon—linecalculationabilityofVolterraseries，anewfaultdiagnosismethodisputforward．Firstly，themethodusestherecursiveleast—squarestoidentifytheVoherrakernelofsystem．Secondly，theDiscrete—timeFourierTransform(DTFT)isappliedtogaintheGeneralizedFrequencyResponseFun

5、ctions(GFRF)modelofsystem．Finally，thecharacteristicswhichbeingextractedfromtheGFRFarepushedintoPrincipalComponentAnalysis(PCA)moduletoclassifythedifferentstatusofsysteminacoordinategridmap．Thesimulationresultsshowthatthismethodhasaclearprocess，apowerfuladaptableabilityandstrongidentificationabil

6、ity，whichcanaccuratelydistinguishdifferentsystemstatus．KeyWords：Volterra；GeneralizedFrequencyResponseFunctions(GFRF)；PrincipalComponentAnalysis(PCA)；faultdiagnosis；governor；turbine中图分类号：TV136文献标识码：A文章编号：0559—9342(2016)02—0064—06机械和液压故障占比超过60％。因此，对水轮机0引言调速器液压系统的故障诊断成为整个水轮发电系统水轮机调速系统是水轮发电系统的重要控制子故

7、障诊断的重要一环。系统之一，其稳定、可靠运行是整个水电机组安全、学者们已经对水轮机调速器液压系统的故障诊高效运行的重要条件。随着近年水电站自动化水断做了一些重要的研究工作。文献[3]利用状态观平和对水轮发电系统安全运行要求的不断提高，水轮机调速系统的故障诊断具有重要的现实意义。从收稿日期：2015．08—01长期的工程经验中归纳出水轮机调速系统的故障可作者简介：付一丁(1985～)，男，湖北赤壁人，工程师，硕仁分为电气、机械和液压3大类。据统计