【技术实现步骤摘要】
一种水轮机调速系统的故障诊断方法及系统
[0001]本专利技术属于水轮机调速系统的故障诊断领域，更具体地，涉及一种水轮机调速系统的故障诊断方法及系统。
技术介绍
[0002]水电能源在我国能源体系中占有至关重要的地位，对于“3060”目标的实现发挥着重要的作用。水轮机调速系统作为水电机组的关键调节设备，对其开展故障诊断可为水轮机调速系统状态检修的实施及容错控制提供支持，对于保障水电机组的安全及稳定意义重大。但由于调速系统的复杂性，致使水轮机调速系统故障诊断技术的研究与应用都十分困难。
[0003]基于解析模型的故障诊断方法可以充分利用系统的先验知识，具有计算复杂度低、成本低等优势，因此一直以来都是故障诊断领域的研究热点。然而基于解析模型的故障诊断方法对于系统模型精确性具有较高的要求，但是由于技术限制以及对于系统认知的不足，针对系统建立的解析模型与实际系统行为之间往往存在偏差，无法精确地描述系统的行为，进而劣化故障诊断方法的性能。
技术实现思路
[0004]针对相关技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种水轮机调速系统的故障诊断方法，其特征在于，包括：S1、建立包含故障分布矩阵的水轮机调速系统模型；S2、根据所述水轮机调速系统模型中参数不确定性造成的系统行为偏差，构建所述水轮机调速系统的参数不确定性模型；S3、根据所述参数不确定性模型建立奉献观测器，所述奉献观测器包括参考通道和故障检测通道，分别由具有不同故障敏感性的子观测器构成，根据不同故障检测通道对故障敏感度的需求，结合参数不确定性模型和H
∞
理论，对不同故障检测的子观测器进行参数优化，各所述子观测器对所述水轮机调速系统进行状态估计；其中，子观测器采用未知输入观测器；S4、将各个状态观测器的状态估计值与参考观测器的状态估计值进行比较并生成残差序列，并根据门限法判断所述水轮机调速系统是否发生故障。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3中，包括：S31、对于每个故障检测通道，将水轮机调速系统的故障向量划分为两个互补的集合Set 1、Set 2；其中，对于Set 1中的故障，期望故障检测通道对其敏感；对于Set 2中的故障，期望故障检测通道对其不敏感；S32、对于参考通道，设置一个参考未知输入观测器UIO0，其Set 2为包含所有故障的集合，其状态估计值对于所有故障解耦；对于除参考通道外的每个故障检测通道，设置对应的状态未知输入观测器UIO
k
，其状态估计值对于Set 2中的故障解耦；或者，参考通道不对任何故障解耦，对于除参考通道外的每个故障检测通道，设置对应的状态未知输入观测器UIO
k
，其状态估计值对于Set 1中的故障解耦；S33、根据不同故障检测通道对故障敏感度的需求，结合参数不确定性模型和H
∞
理论，对所述参考未知输入观测器UIO0设计H
∞
优化性能指标，针对状态未知输入观测器UIO
k
设计H
∞
/H
‑
优化性能指标；S34、采用线性矩阵不等式求解S33中的优化性能指标，得到各个性能指标的最优值，并解得各个未知输入观测器的反馈增益矩阵，完成所述奉献观测器的构建；S35、采用各所述子观测器对所述水轮机调速系统进行状态估计。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S32中，包括：将故障划分为分为f
k
(即Set1)、f
k
(即Set2)，对于参考通道，设置一个参考未知输入观测器UIO0，并取f0＝φ、f0＝f；其中，f为系统的故障向量；对于故障检测通道，分别对f
k
设置具有特定敏感性的状态未知输入观测器UIO
k
；求解相应未知输入观测器UIO
k
的矩阵，未知输入观测器形式为：矩阵，未知输入观测器形式为：所述未知输入观测器的状态估计值与实际状态值的误差以及残差分别为：1)对于UIO0状态估计误差为：2)对于UIO
k
状态估计误差为：
3)UIO
k
的残差为：其中，C
I
＝[I
n
×
n 0]，0]，分别表示f
k
对应的中的分量，表示f
k
对应中的分量，n表示系统状态向量x的维度。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S33中，所述参考未知输入观测器UIO0设计H
∞
优化性能指标，所述优化性能指标如下：所述状态未知输入观测器UIO
k
设计H
∞
/H
‑
优化性能指标，所述优化性能指标如下：5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S34中，包括：利用有界实引理、Suchr补引理求解优化性...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵霖，王仁威，李强，魏润芝，龚真尧，陈力，王长义，刘昌玉，陈军，葛智平，张彦凯，欧金平，王娅君，梁燕，葛力菲，徐瑞，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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