风力机桨距执行器故障诊断：基于集员未知输入观测器的方法

"这篇文档是关于基于集员未知输入观测器的风力机桨距执行器故障诊断的研究，探讨如何利用现代系统辨识理论和故障诊断技术，对风力发电设备进行故障预测与处理，以确保系统的安全性和可靠性。" 在风力发电领域，随着风能利用规模的不断扩大，对风力机的稳定性和效率提出了更高要求。然而，由于风力机通常部署在恶劣环境中，桨距执行器——控制风轮叶片角度的关键部件，经常面临各种故障，如泵磨损、液压泄露等，这些故障可能导致系统动态特性的变化和时滞问题。更严重的是，如发生阀堵塞或泵堵塞，可能引发系统失控，增加维修成本。 文献中提到，学者们致力于在风力机出现严重故障前预测其破坏趋势，通过实时监控和调整来防止损失扩大。系统辨识理论的应用成为建立风力机模型的有效手段，尤其是在特定工况下，通过收集输入输出数据，采用随机系统辨识方法构建辨识模型，适应风力机在随机扰动下的线性系统特性。 故障诊断技术在此背景下显得尤为重要，主要分为基于解析模型、基于知识和基于信号三大类方法。其中，基于解析模型的故障诊断常采用观测器技术，通过观测器输出与实际输出的偏差作为残差信号，判断系统是否存在故障。但风力机运行环境中的未知干扰和噪声使得传统的基于解析模型的方法面临挑战。 为解决这一问题，本文提出了一种基于中心对称多胞体的未知输入观测器（UIO）方法，用于诊断桨距执行器的故障。首先，通过理解气动机理并利用现代参数辨识技术建立风力机模型。接着，设计UIO以解耦干扰，并在满足系统匹配条件的情况下，针对单一执行器故障设计一组观测器，实现特定故障的解耦。在未考虑执行器故障时，利用中心对称多胞体生成的残差区间最大包络作为动态阈值。最后，通过一组集员未知输入观测器构建故障诊断策略。这种方法结合了未知输入解耦和集员估计的优势，即使在干扰和噪声特性未知的情况下，也能实现故障检测与分离，保证零误报率。 仿真结果证明，这种方法对于风力机桨距执行器的突变故障和缓慢时变故障具有良好的诊断效果，验证了其在实际应用中的有效性。这项研究为风力发电系统的故障诊断提供了新的思路和方法，有助于提高风力发电的可靠性和安全性。