【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风力发电，具体涉及一种风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方法。
技术介绍
1、机组在并网运行过程中，强烈的电磁干扰时常造成传感器反馈数据失真，尤其在半直驱结构下，随着单机容量的增加，永磁同步电机加上全功率变流器的发电系统在并网时刻的电磁环境将更为复杂；若采集模块的通道之间未做隔离，受干扰的通道也会影响其他通道信号的采集。而机组最关键的温度信号主要集中在发电机内部与齿轮箱，遭受干扰影响的程度也最大，且当温度数值受干扰严重时，普通的数字滤波算法已不能有效滤除异常值，将会导致两个结果：1、温度滤波值跳变，发电机与齿轮箱冷却器频繁启停，最终烧毁；2、温度数据存在卡死或直流偏移等现象，导致该启动冷却器却没启动，最终部件超温。而目前半直驱机组主要应用在海上，若出现上述问题，将会产生较大的维护费用。
2、基于以上问题，亟需一种能有效对发电机与齿轮箱的温度信号进行滤波处理以及温度传感器的故障诊断的方法。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术要解决的问题是提供一种风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方法，利用卡尔曼函数对温度数据进行滤波，并计算残差，将传感器的故障进行分类，利用残差评估函数识别故障特征并进行判断，从而解决控制异常导致的发电机与齿轮箱冷却器烧毁的故障，并改善因温度数据异常而导致器件超温带来的长期影响，从而提高风力发电机组传动链运行的可靠性。
2、本专利技术通过以下技术手段解决上述技术问题：本专利技术提供一种风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方
3、plc通过温度采集模块模块采集温度数据；
4、将采集的温度数据经过卡尔曼滤波后生成滤波结果值；
5、根据滤波结果值判断启动或停止冷却器；
6、通过卡尔曼观测器输出残差序列，选取100ms数据窗口计算二范数，再计算二范数的10s均值，通过二范数判断10s内温度原始数据的跳变程度；
7、当数据的跳变程度达到预设段时系统发出pt100跳变严重报警信息；
8、且在出现pt100跳变严重报警信息时，采样的温度数据保持在pt100量程的最大值或最小值，此时卡尔曼滤波数据收敛后残差为0，通过计数器记录连续为0的个数，当记录的个数为1000时则判断为传感器线路故障。
9、进一步，所述将采集的温度数据经过卡尔曼滤波后生成滤波结果值，还包括将采集的温度数据进行数据窗口提取后形成100ms、1s与10s平均值，取10s的滤波平均值进行冷却器的控制；当10s滤波平均值大于t1，延时5s后，冷却器启动；当10s滤波平均值小于t2，延时5s后，冷却器关闭。
10、进一步，所述通过卡尔曼观测器输出残差序列，还包括，
11、通过调整q与r来影响k值，从而改变滤波值与测量值的权重，使得系统倾向于滤波值或测量值；
12、其中p为协方差，表示滤波值与测量值的相关性，p的初始值设置为1；
13、q表示模型计算误差，根据系统采样精度设置，q的初始值设置为q＝10-3；r为传感器的测量误差，r的初始值为5；
14、k为卡尔曼函数迭代的增益，k＝1/(p+r)。
15、进一步，所述通过二范数判断10s内温度原始数据的跳变程度，还包括：
16、若残差序列二范数||e||2：0≤||e||2≤e1，则认为温度数据跳变不严重，此时的卡尔曼滤波参数r、q设置为更相信原始测量数值，且r、q保持初值不变；
17、若残差序列二范数||e||2：e1＜||e||2≤e2，则认为温度数据跳变较为严重，此时卡尔曼滤波参数r、q设置为倾向于滤波值，且取值r＝50，q保持初值不变；
18、若残差序列二范数||e||2：||e||2＞e2，则认为数据跳变严重，此时，卡尔曼滤波参数r、q设置为更相信滤波值，取值r＝100，q＝10-4；
19、其中e1为计算非并网时刻残差10s均方值的上限，取e1＝10，e2为计算并网满发时刻残差10s均方值的下限，取e2＝50。
20、进一步，所述预设段为数据跳变较为严重和/或数据跳变严重。
21、进一步，所述通过计数器记录连续为0的个数，还包括当卡尔曼滤波数据收敛后残差不为0时，计数器清零；当卡尔曼滤波数据收敛后残差再次为0时，计数器重新开始计数。
22、由上述技术方案可知，本专利技术的有益效果：本专利技术提供一种风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方法，包括如下步骤：plc通过温度采集模块模块采集温度数据；将采集的温度数据经过卡尔曼滤波后生成滤波结果值；根据滤波结果值判断启动或停止冷却器；通过卡尔曼观测器输出残差序列，选取100ms数据窗口计算二范数，再计算二范数的10s均值，通过二范数判断10s内温度原始数据的跳变程度；当数据的跳变程度达到预设段时系统发出pt100跳变严重报警信息；且在出现pt100跳变严重报警信息时，采样的温度数据保持在pt100量程的最大值或最小值，此时卡尔曼滤波数据收敛后残差为0，通过计数器记录连续为0的个数，当记录的个数为1000时则判断为传感器线路故障。解决了控制异常导致的发电机与齿轮箱冷却器烧毁的故障，并改善因温度数据异常而导致器件超温带来的长期影响，从而提高风力发电机组传动链运行的可靠性。
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1.一种风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方法，其特征在于，所述将采集的温度数据经过卡尔曼滤波后生成滤波结果值，还包括将采集的温度数据进行数据窗口提取后形成100ms、1s与10s平均值，取10s的滤波平均值进行冷却器的控制；当10s滤波平均值大于T1，延时5s后，冷却器启动；当10s滤波平均值小于T2，延时5s后，冷却器关闭。
3.根据权利要求2所述的风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方法，其特征在于，所述通过卡尔曼观测器输出残差序列，还包括，
4.根据权利要求3所述的风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方法，其特征在于，所述通过二范数判断10s内温度原始数据的跳变程度，还包括：
5.根据权利要求4所述的风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方法，其特征在于，所述预设段为数据跳变较为严重和/或数据跳变严重。
6.根据权利要求1所述的风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方法，其特征在于，所述通过计数器记录连续为0的个数，还包括
...【技术特征摘要】
1.一种风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方法，其特征在于，所述将采集的温度数据经过卡尔曼滤波后生成滤波结果值，还包括将采集的温度数据进行数据窗口提取后形成100ms、1s与10s平均值，取10s的滤波平均值进行冷却器的控制；当10s滤波平均值大于t1，延时5s后，冷却器启动；当10s滤波平均值小于t2，延时5s后，冷却器关闭。
3.根据权利要求2所述的风力发电机组温度传感器滤波及故障诊断方法，其特征在于，所述通过卡尔曼观测器...
【专利技术属性】
技术研发人员：狄科宏，张朝远，胡海波，唐永春，叶鹏程，
申请(专利权)人：中船海装风电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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