Duffing系统与APES算法结合的DFIG定子故障检测

"该文基于Duffing系统与APES算法，提出了一种新的双馈感应风力发电机(DFIG)定子匝间故障检测方法。通过简述Duffing振子信号检测和幅度相位估计(APES)算法的原理，结合两者特性，利用Duffing振子对参数变化的敏感性和对噪声的抑制能力，识别故障特征。然后，通过APES算法确定故障特征的振幅，解决了Duffing振子无法提供精确幅值的问题。仿真结果验证了该方法的有效性和实用性，对于DFIG故障检测具有重要价值。" 本文关注的是风力发电领域中的双馈感应风力发电机(Doubly-Fed Induction Generator, DFIG)的故障检测，特别是定子绕组匝间短路问题。DFIG是广泛应用的风力发电技术，但其在恶劣环境下易发生故障，其中定子绕组故障占比重较大。因此，研究有效的故障检测方法对于防止故障升级至关重要。 文章介绍了一种结合Duffing振子和APES算法的新检测策略。Duffing振子是一种非线性的动力学系统，其参数对微小变化极其敏感，同时具有良好的噪声抑制性能。通过对Duffing振子的相轨迹图分析，可以初步判断是否存在故障特征。然而，Duffing振子无法直接提供故障特征的精确幅值，这时APES算法发挥作用，它能准确估计信号的幅度和相位，从而弥补了Duffing振子的不足。 通过这种组合方法，研究人员能够在识别出故障特征的基础上，进一步确定故障的严重程度，增强了故障检测的准确性和实时性。文中提到的仿真结果表明，这种方法在实际应用中表现优秀，能够有效检测DFIG的定子匝间故障，为风电系统的安全运行提供了可靠的技术支持。 此外，现有的定子故障诊断方法多借鉴笼型异步电动机的诊断技术，如文献引用的ESPRIТ和MUSIC算法，这些方法虽然提高了检测精度，但本文提出的Duffing-APES方法更专注于DFIG特有的故障特征，为DFIG故障检测带来了新的视角和解决方案。 该文提出的基于Duffing系统与APES算法的故障检测新方法，通过结合两种技术的优势，提升了DFIG定子故障检测的效率和准确性，为风力发电系统的稳定运行提供了理论依据和技术支持。