基于模糊Petri网的风电机组液压变桨系统故障诊断方法技术方案

基于模糊Petri网的风电机组液压变桨系统故障诊断方法，属于风电机组液压变桨系统故障诊断技术领域。确定顶事件，再找出事件发生的直接原因，依此类推，直到找出导致系统故障的最底层原因，建立液压变桨距系统故障Petri网模型；由各库所间关系获得液压变桨系统各故障库所的可达集合等；分析故障库所的立即可达集合等，根据模糊产生式规则、变迁触发规则和模糊推理算法，确定故障产生原因及故障库所可信度，实现风电机组液压变桨距系统的故障诊断。本发明专利技术实现了风电机组液压变桨距系统故障诊断，有效避免了液压变桨系统诊断中的漏判、误判和无法判断问题，能定量给出故障可能性大小，提高了诊断正确率，在风电机组液压变桨系统故障诊断中具有积极意义。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
一种基于模糊Petri网的风电机组液压变桨系统故障诊断方法，其特征在于，该方法步骤如下：1）建立风电机组液压变桨系统的模糊Petri网模型，以描述液压变桨系统的故障传播的过程将给出的故障事件作为顶事件,再找出事件发生的直接原因，依此类推，直到找出导致系统故障的最底层原因，建立液压变桨距系统的故障Petri网模型；2）根据模糊Petri网模型及库所间的逻辑关系，获得液压变桨系统各故障库所的可达集合、立即可达集合和相邻库所集合；3）风电机组液压变桨机构的故障诊断通过分析故障库所的可达集合、立即可达集合和相邻库所集合，根据模糊产生式规则、变迁触发规则和模糊推理算法，进行模糊反向并行推理过程，搜索出故障发生的路径，确定故障产生原因并得到故障库所的可信度；所述可达集合、立即可达集合和相邻库所集合——一个库所的可达集合RS(Pi)是库所Pi触发一系列变迁后能够到达的库所集合，即库所Pi经过一个或多个变迁只要能够达到的集合都可以组成该库所的可达集合RS(Pi)；立即可达集IRS(Pi)是库所Pi触发一个变迁ti后就能够达到的库所集合，即库所Pi只能够经过一次变迁而不是经过多次变迁转移达到的集合从而实现立即可达的目的；相邻库所集AP(Pij)是许多同库所Pi一样经过一个变迁便能够立即达到的集合，即对于一个有多输入库所的变迁来说，除了该输入库所Pi，其他经过该变迁的库所所组成的集合就构成了该库所的相邻库所集合AP(Pij)；所述模糊产生式规则是指根据液压变桨系统的模糊petri网所示的逻辑关系，生成的若干规则；所述变迁触发规则是指前提库所可信度α(Pk)和与变迁阈值的大小进行比较，如果库所可信度则表示变迁ti能够被触发，否则变迁ti不能够被触发；所述模糊推理算法，步骤为：步骤1:假设库所P0出现故障，如果P0属于立即可达集合IRS(Pi)，则先找到该库所P0对应的立即可达集合IRS(Pi)的规则可信权值最大的CF(ti)对应的前提库所Pi，记下故障路径Pi?P0，转步骤2，如果P0不属于任何立即可达集合，转步骤10；步骤2:重复步骤1，继续查找Pi对应规则可信权值最大的前提库所Ps，然后再重复步骤1，找Ps的前提库所，依此类推直到找到的底库所Pf不属于任意立即可达集合IRS(Pi)，即Pf不存在前提库所，则可确定一条故障路径Pf?Pn?…Ps?Pi?P0；步骤3：根据专家经验得故障路径上最后一个前提库所Pf的故障可信度；步骤4：将前提库所Pf的故障可信度与前提库所Pf到结论库所Pn间变迁ti的变迁阈值进行比较，如果则表示变迁ti能够被触发，则该事件能够发生，将规则可信权值CF(ti)和前提库所Pf故障可信度α(Pf)相乘得到结论库所Pn的故障可信度α(Pn)：α(Pn)＝CF(ti)×α(Pf)，转到步骤8；否则，转步骤5；步骤5：如果则表示变迁ti不能够被触发，则该事件不能够发生，标记为v(ti)＝1表示该变迁不能被触发，且已访问该事件，转到步骤6；步骤6:对比结论库所Pn所属的立即可达集合IRS(Pn)，寻找次大的规则可信权值，如果找到次大的规则可信权值，则将次大的规则可信权值设置为最大的规则可信权值，转入步骤2继续执行，这样会重新确定一条故障新路径，然后转入步骤3；步骤7：如果步骤6中没有找到次大的规则可信权值，令步骤6中结论库所为新前提库所，判断该新的前提库所为是否为故障顶事件P0，如是则转步骤9，否则找到新前提库所对应的结论库所，然后将其结论库所定义为新Pn，重复步骤6，寻找新路径；步骤8：令步骤5中的结论库所变成前提库所，重复步骤4、步骤5，计算出最终故障路径…?…?P0，得到这条路径导致库所P0的故障可信度α(P0)，转步骤9；步骤9：返回α(P0)的值得到该故障路径导致库所P0出现故障的可信度大小，观察变迁转移的过程，即故障产生的最可靠的路径，查看导致库所P0出现故障的原因，完成风电机组液压变桨系统的故障诊断，推理结束；步骤10：返回α(P0)=0，vi＝1，表示没有找到故障路径和原因，推理结束。FDA00003202931900011.jpg,FDA00003202931900012.jpg,FDA00003202931900021.jpg,FDA00003202931900022.jpg,FDA00003202931900023.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨锡运，李金霞，陈嵩，肖运启，
申请(专利权)人：华北电力大学，
类型：发明
国别省市：