[00383320]风力发电机整机系统故障智能诊断技术研究

该项目主要来源于国家自然科学基金项目“风力发电机系统智能故障诊断技术研究”，研究工作起止时间：2008年1月-2011年12月，历时4年。针对大型风力发电机的研究热点，该项目重点关注风力发电机整机系统故障智能诊断技术。建立了系统中主要部件的数学和物理模型，研究了其典型故障的发生和发展机理，实现了变速恒频机组整机系统以及主要部件典型故障的智能诊断技术的创新。对风力发电机整机系统的性能和子系统故障之间的相关性进行了深入研究，主要通过仿真与实验室实验和风电场现场实验数据相结合的方法，对齿箱性能及载荷计算方法研究，进行了故障评估、分析和分类；提出构造基于多种检测信号（振动、温度、电流以及磁场）的发电机模糊神经网，诊断发电机的短路故障类型和严重程度；针对变流器故障模式的仿真模型，使用神经网及小波变换法构造故障诊断神经网，得出了适合的诊断方法。项目提出了齿轮箱故障定位的算法，提出了基于SOM网的变流器并行故障定位及类型判别理论，提出了基于多物理参数和混合智能算法的发电机故障诊断理论，为推动风力发电机系统故障智能诊断的发展起到了积极作用。在国内首次研究了针对风力发电机整机的故障智能诊断系统。该项目组在SCI、ISTP和EI收录核心期刊上发表相关论文22篇，其中在WOS CPCIscience(ISTP)数据库中被引6次，出版专著2部，2篇论文获得自治区自然科学优秀论文2等奖，获得自治区科技进步一等奖1项，获批专利2项。在该项目研究基础上，项目组成员作为项目负责人新申报获批了1项国家自然科学基金及2项省部级项目，资助金额共计88万元。依托该项目培养硕士以及博士研究生17名，对加强学科建设和人才培养起到了积极作用。该项目成果经自治区科技厅鉴定，认为该项目采用的技术方法与技术线路合理，数据、资料可靠，分析论证科学，难度较大、工作量较大，项目研究方法及成果对本学科的发展具有重要推动作用，项目研究属国内外首创，达到国内领先水平。