CN111664062A - 基于新型可切换趋近率的双馈感应电机故障检测方法 - Google Patents

基于新型可切换趋近率的双馈感应电机故障检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111664062A
CN111664062A CN202010550299.3A CN202010550299A CN111664062A CN 111664062 A CN111664062 A CN 111664062A CN 202010550299 A CN202010550299 A CN 202010550299A CN 111664062 A CN111664062 A CN 111664062A
Authority
CN
China
Prior art keywords
sliding mode
stator
rotor
fault
doubly
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010550299.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111664062B (zh
Inventor
于文新
李瑞奇
王俊年
陆洋
蒋丹
钟国亮
周躦波
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hunan University of Science and Technology
Original Assignee
Hunan University of Science and Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hunan University of Science and Technology filed Critical Hunan University of Science and Technology
Priority to CN202010550299.3A priority Critical patent/CN111664062B/zh
Publication of CN111664062A publication Critical patent/CN111664062A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111664062B publication Critical patent/CN111664062B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D17/00—Monitoring or testing of wind motors, e.g. diagnostics
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F03—MACHINES OR ENGINES FOR LIQUIDS; WIND, SPRING, OR WEIGHT MOTORS; PRODUCING MECHANICAL POWER OR A REACTIVE PROPULSIVE THRUST, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • F03D—WIND MOTORS
    • F03D80/00—Details, components or accessories not provided for in groups F03D1/00 - F03D17/00
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
    • H02P21/0003—Control strategies in general, e.g. linear type, e.g. P, PI, PID, using robust control
    • H02P21/0007—Control strategies in general, e.g. linear type, e.g. P, PI, PID, using robust control using sliding mode control
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
    • H02P21/13—Observer control, e.g. using Luenberger observers or Kalman filters
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02P—CONTROL OR REGULATION OF ELECTRIC MOTORS, ELECTRIC GENERATORS OR DYNAMO-ELECTRIC CONVERTERS; CONTROLLING TRANSFORMERS, REACTORS OR CHOKE COILS
    • H02P21/00—Arrangements or methods for the control of electric machines by vector control, e.g. by control of field orientation
    • H02P21/14—Estimation or adaptation of machine parameters, e.g. flux, current or voltage
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00—Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/70—Wind energy
    • Y02E10/72—Wind turbines with rotation axis in wind direction

Abstract

为了对双馈感应发电机系统状态进行稳定跟踪，并实现故障检测的目的，在此提出了一种基于新型滑模观测器的双馈感应发电机故障检测方法。由于滑模观测器设计简单、对未知信号抗干扰性强、能进行故障重构等优点，本发明将滑模观测器运用于双馈感应电机的状态跟踪和故障检测。首先,本发明根据双馈感应发电机的数学模型与滑模变结构控制理论设计了一种基于新型可切换趋近率的滑模观测器，对其转子电流进行观测，通过对比不同时刻滑模控制率的变化趋势和实际转子电流值与观测值的残差来判别风电系统是否发生故障。然后本发明给定电网端电压跌落故障，双馈感应发电机定子匝间故障和转子电流传感器故障三种常见故障，用以证明此滑模观测器能很好的对不同位置发生的故障进行故障检测，可以看出基于滑模观测器的故障检测方法具有对故障的灵敏度高、鲁棒性强、判别效果好等特点。

Description

基于新型可切换趋近率的双馈感应电机故障检测方法
技术领域
本发明涉及一种基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法，属于电气控制领域。
背景技术
近年来，风能作为绿色可再生资源，已成为解决能源短缺及污染的重要力量。目前，风力发电的全年总发电量已达到600GW以上，并且总的装机容量仍在不断上升，其中中国的陆上装机容量居世界榜首，然而，风力发电迅速发展带来巨大机遇的同时，也带来了巨大的挑战。
由于风机工作环境恶劣，可进入性差，且时常伴有冰雪、台风、沙尘暴、雷雨等恶劣天气，非常不利于风机的长期运行，故风机各部件很容易发生故障。当风机发生故障后，人工很难及时的到现场进行检测与维护，所以一直以来针对风机的在线故障检测和维护，是相关从业人员的研究重点。传统的故障检测技术与维护手段很难精确的检测到系统运行状态与早期故障，迫使风机长时间处于故障运行状态，轻则停机停产，重则损坏电气设备。综上所述，寻求一种能精确检测系统运行状态和对故障敏感的故障检测技术，对减少风机维护、增强风机寿命等具有重要的实际意义。
发明内容
本发明的目的是为了跟踪风机故障阶段运行状态，并提取出其内隐的故障信息，解决双馈感应发电机系统在发生电压跌落，定子匝间短路和转子电流传感器损坏等故障后影响整个系统的可靠运行的问题，本发明提供了一种对双馈感应电机系统内外故障敏感，包含可靠故障信息的故障检测方法。
本发明的对双馈感应电机系统内外故障敏感，包含可靠故障信息的故障检测方法，它包括如下步骤：
步骤一、根据双馈感应电机电压和磁链方程，获得转子电流状态空间模型，在其基础上，搭建转子电流观测器，并引入新型可切换滑模趋近率，通过滑模变结构控制理论得到转子电流滑模观测器模型；
步骤二、通过系统所要求的各项性能指标，确定基于新型可切换趋近率的滑模观测器各项滑模参数的取值范围，由滑模观测器可得转子电流观测值
Figure 667868DEST_PATH_IMAGE001
和滑模控制律
Figure 597909DEST_PATH_IMAGE002
；
步骤三、通过转子电流
Figure 138612DEST_PATH_IMAGE003
与转子电流观测值
Figure 454187DEST_PATH_IMAGE001
作差，求得双馈感应机系统工作在无干扰/无故障状态下的残差矩阵
Figure 54932DEST_PATH_IMAGE004
，得到最大残差矩阵的范数
Figure 705225DEST_PATH_IMAGE005
与最大滑模控制律矩阵的范数
Figure 49619DEST_PATH_IMAGE006
；
步骤四、在风机系统任意时段设定电压跌落故障，通过双馈感应机系统无干扰/无故障状态下的转子电流与转子电流观测值的最大残差矩阵范数
Figure 547596DEST_PATH_IMAGE005
与最大滑模控制律矩阵范数
Figure 991347DEST_PATH_IMAGE006
来实现双馈感应发电机系统的故障检测；
步骤五、在风机系统任意时段设定定子匝间短路故障，通过双馈感应机系统无干扰/无故障状态下的转子电流与转子电流观测值的最大残差矩阵范数
Figure 207565DEST_PATH_IMAGE005
与最大滑模控制律矩阵范数
Figure 778486DEST_PATH_IMAGE006
来实现双馈感应发电机系统的故障检测；
步骤六、在风机系统任意时段设定转子电流传感器故障，通过双馈感应机系统无干扰/无故障状态下的转子电流与转子电流观测值的最大残差矩阵范数
Figure 130970DEST_PATH_IMAGE005
与最大滑模控制律矩阵范数
Figure 745622DEST_PATH_IMAGE006
来实现双馈感应发电机系统故障检测。
本发明的优点在于，
(1) 滑模观测器具有结构简单、不易受参数影响、鲁棒性强等优点。
(2) 如果干扰的幅值范围已知，滑模观测器可使输出估计误差在有限
时间收敛到零。在滑动过程中等效输出估计误差注入包含未知信号的信息，通过适当地放大等效输出误差注入，可得到对未知信号的准确估计。
(3)故障检测信号来自于转子电流信号与转子电流观测值的残差矩阵范数与滑模控制率矩阵范数两个性能指标，两者互相补充，降低风速变化与内部小信号对故障检测的干扰，当发生故障时能快速稳定的得到故障判断信号。
附图说明
图1为滑模观测器对定子电压定向的DFIG控制结构框图。
图2为本发明具体实施方式四所述的转子电流滑模观测器的原理示意图。
图3为本发明具体实施方式六所述的发生电压跌落故障时进行故障检测的原理示意图。
图4为本发明具体实施方式七所述的发生定子匝间故障时进行故障检测的原理示意图。
图5为本发明具体实施方式八所述的发生转子传感器故障时进行故障检测的原理示意图。
具体实施方式一：本实施方法所述的基于新型可切换趋近率的双馈感应发电机故障检测方法，它包括如下步骤：
步骤一、根据双馈感应电机电压和磁链方程，获得转子电流状态空间模型，在其基础上，搭建转子电流观测器，并引入新型可切换滑模趋近率，通过滑模变结构控制理论得到转子电流滑模观测器模型；
步骤二、通过系统所要求的各项性能指标，确定基于新型可切换趋近率的滑模观测器各项滑模参数的取值范围，由滑模观测器可得转子电流观测值
Figure 183556DEST_PATH_IMAGE001
和滑模控制律
Figure 869753DEST_PATH_IMAGE002
；
步骤三、通过转子电流
Figure 263694DEST_PATH_IMAGE003
与转子电流观测值
Figure 377143DEST_PATH_IMAGE001
作差，求得双馈感应机系统工作在无干扰/无故障状态下的残差矩阵
Figure 240057DEST_PATH_IMAGE004
，得到最大残差矩阵的范数
Figure 464365DEST_PATH_IMAGE005
与最大滑模控制律矩阵的范数
Figure 479857DEST_PATH_IMAGE006
；
步骤四、在风机系统任意时段设定电压跌落故障，通过双馈感应机系统无干扰/无故障状态下的转子电流与转子电流观测值的最大残差矩阵范数
Figure 764207DEST_PATH_IMAGE005
与最大滑模控制律矩阵范数
Figure 911155DEST_PATH_IMAGE006
来实现双馈感应发电机系统的故障检测；
步骤五、在风机系统任意时段设定定子匝间短路故障，通过双馈感应机系统无干扰/无故障状态下的转子电流与转子电流观测值的最大残差矩阵范数
Figure 876837DEST_PATH_IMAGE005
与最大滑模控制律矩阵范数
Figure 58420DEST_PATH_IMAGE006
来实现双馈感应发电机系统的故障检测；
步骤六、在风机系统任意时段设定转子电流传感器故障，通过双馈感应机系统无干扰/无故障状态下的转子电流与转子电流观测值的最大残差矩阵范数
Figure 700622DEST_PATH_IMAGE005
与最大滑模控制律矩阵范数
Figure 600445DEST_PATH_IMAGE006
来实现双馈感应发电机系统故障检测。
具体实施方式二：结合图一说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一所述的基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法的进一步限定，
步骤一中，根据双馈感应电机电压和磁链方程，获得转子电流状态空间模型，在其基础上，搭建转子电流观测器，并引入新型可切换滑模趋近率，通过滑模变结构控制理论得到转子电流滑模观测器模型的方法为：
所述电压方程为：
Figure 104239DEST_PATH_IMAGE007
所述的磁链方程为：
Figure 140328DEST_PATH_IMAGE008
式中，
Figure 454897DEST_PATH_IMAGE009
分别为
Figure 576437DEST_PATH_IMAGE010
轴的定子和转子的电压矢量，
Figure 883921DEST_PATH_IMAGE011
分别为
Figure 40096DEST_PATH_IMAGE012
轴的定子和转子的电流矢量，
Figure 837151DEST_PATH_IMAGE013
分别为
Figure 632937DEST_PATH_IMAGE014
轴的定子和转子的磁通矢量，
Figure 540851DEST_PATH_IMAGE015
分别为转子跟定子电阻，
Figure 489215DEST_PATH_IMAGE016
分别为定子跟转子的自感，
Figure 457171DEST_PATH_IMAGE017
为定子与转子之间的互感，
Figure 230000DEST_PATH_IMAGE018
分别为定子与转子的漏感，
Figure 941604DEST_PATH_IMAGE019
分别为转子，定子转速和滑差转速；
当
Figure 72371DEST_PATH_IMAGE010
电流分量作为状态变量， 电压分量作为输入量，DFIG的状态空间方程为：
Figure 148911DEST_PATH_IMAGE020
Figure 466760DEST_PATH_IMAGE021
其中
Figure 169006DEST_PATH_IMAGE022
，表示漏感系数，
所述仅考虑定子电流
Figure 154279DEST_PATH_IMAGE023
状态空间模型时，其状态空间模型为：
Figure 401721DEST_PATH_IMAGE024
式中，
Figure 206866DEST_PATH_IMAGE025
，
Figure 260273DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 788468DEST_PATH_IMAGE027
，
Figure 269128DEST_PATH_IMAGE028
分别为
Figure 764832DEST_PATH_IMAGE029
轴的定子和转子的电压矢量，
Figure 356350DEST_PATH_IMAGE030
分别为
Figure 503166DEST_PATH_IMAGE031
轴的定子和转子的电流矢量，
Figure 154728DEST_PATH_IMAGE032
分别为转子跟定子电阻，
Figure 934465DEST_PATH_IMAGE033
分别为定子跟转子的自感，
Figure 267357DEST_PATH_IMAGE034
为定子与转子之间的互感，
Figure 81729DEST_PATH_IMAGE035
分别为转子转速，定子转速和滑差转速，
采用电压定向矢量控制技术，将双馈感应发电机定子电压空间矢量定向在同步旋转坐标系下的 轴上，采用电压和磁链定向后满足的方程为：
Figure 592607DEST_PATH_IMAGE036
Figure 859641DEST_PATH_IMAGE037
为定子磁链的幅值，
建立定子电流项与转子电流项之间的关系为：
Figure 996224DEST_PATH_IMAGE038
，
建立无定子电流项的状态方程为：
Figure 665103DEST_PATH_IMAGE039
，
式中，
Figure 658466DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 599747DEST_PATH_IMAGE041
，
Figure 602338DEST_PATH_IMAGE042
，
建立转子电流观测器为：
Figure 63406DEST_PATH_IMAGE043
，
式中
Figure 227671DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 157712DEST_PATH_IMAGE045
，
Figure 698415DEST_PATH_IMAGE046
，
Figure 13990DEST_PATH_IMAGE047
为控制率，
Figure 614735DEST_PATH_IMAGE048
分别为
Figure 265028DEST_PATH_IMAGE049
轴的转子电流观测值，
Figure 609422DEST_PATH_IMAGE050
分别为
Figure 779503DEST_PATH_IMAGE049
轴的定子和转子的电压矢量，
Figure 754413DEST_PATH_IMAGE051
分别为转子跟定子电阻，
Figure 705051DEST_PATH_IMAGE052
分别为定子跟转子的自感，
Figure 10393DEST_PATH_IMAGE053
为定子与转子之间的互感，
Figure 362877DEST_PATH_IMAGE054
分别为转子，定子转速和滑差转速，
Figure 492375DEST_PATH_IMAGE055
为定子磁链的幅值，
为了控制观测器的跟踪精度，引入滑模趋近率控制方法，同时为了消除传统滑模趋近率造成的等幅抖振，本发明提出新型滑模控制率为
Figure 930310DEST_PATH_IMAGE056
，
式中
Figure 616506DEST_PATH_IMAGE057
，
Figure 761180DEST_PATH_IMAGE058
为滑模估计值与目标值的误差绝对值，
Figure 874629DEST_PATH_IMAGE059
为系统所能容忍的稳态误差临界值，
Figure 488276DEST_PATH_IMAGE060
是正参数且
Figure 712584DEST_PATH_IMAGE061
，
Figure 242922DEST_PATH_IMAGE062
，
Figure 261694DEST_PATH_IMAGE063
，
Figure 674220DEST_PATH_IMAGE064
；
Figure 623591DEST_PATH_IMAGE065
，
Figure 805173DEST_PATH_IMAGE066
为滑模面参数，
Figure 198109DEST_PATH_IMAGE067
，
Figure 832352DEST_PATH_IMAGE068
代表
Figure 601725DEST_PATH_IMAGE069
的范数。
具体实施方式三：结合图2说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一所述的基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法的进一步限定，
步骤二中，通过系统所要求的各项性能指标，确定基于新型可切换趋近率的滑模观测器各项滑模参数的取值范围，由滑模观测器可得转子电流观测值
Figure 903393DEST_PATH_IMAGE070
和滑模控制律
Figure 529547DEST_PATH_IMAGE071
的方法为：
通过传感器测得滑模系统初始值为
Figure 73923DEST_PATH_IMAGE072
，系统要求的初始响应时间不超过
Figure 646987DEST_PATH_IMAGE073
，任意未知故障边界已知，故障边界为
Figure 803162DEST_PATH_IMAGE074
，选取参数
Figure 600216DEST_PATH_IMAGE075
的取值范围为
Figure 130424DEST_PATH_IMAGE076
，则参数
Figure 38337DEST_PATH_IMAGE077
的取值范围为
Figure 737434DEST_PATH_IMAGE078
，参数
Figure 705390DEST_PATH_IMAGE079
，参数
Figure 4784DEST_PATH_IMAGE080
，参数
Figure 716388DEST_PATH_IMAGE081
满足
Figure 581576DEST_PATH_IMAGE082
，在实际双馈感应电机转子电流滑模观测器中，通过上述参数取值范围确定一组最优滑模参数，带入滑模控制率中，得转子电流滑模观测值
Figure 641805DEST_PATH_IMAGE083
和滑模控制率
Figure 428495DEST_PATH_IMAGE084
。
具体实施方式四：本实施方式是对具体实施方式一所述的基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法的进一步限定，
步骤三中，通过转子电流
Figure 943790DEST_PATH_IMAGE085
与转子电流观测值
Figure 601167DEST_PATH_IMAGE086
作差，求得双馈感应机系统工作在无干扰/无故障状态下的残差矩阵
Figure 910926DEST_PATH_IMAGE087
，得到最大残差矩阵的范数
Figure 981650DEST_PATH_IMAGE088
与最大滑模控制律矩阵的范数
Figure 469612DEST_PATH_IMAGE089
的方法为：
监控双馈感应电机正常运行时的转子电流值
Figure 309392DEST_PATH_IMAGE085
与滑模估计
Figure 993314DEST_PATH_IMAGE086
，两者做差得残差矩阵
Figure 472706DEST_PATH_IMAGE090
，进而得到最大矩阵范数
Figure 64224DEST_PATH_IMAGE091
，同时通过滑模观测器记录下此时的最大滑模控制率矩阵范数
Figure 758511DEST_PATH_IMAGE092
。
具体实施方式五：结合图3说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一所述的基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法的进一步限定，
步骤四中，检查电压跌落故障的方法为：
建立电压故障为
Figure 878914DEST_PATH_IMAGE093
，其中，
Figure 658651DEST_PATH_IMAGE094
为电网电压幅值，
Figure 742275DEST_PATH_IMAGE095
是电网电压电角速度，
Figure 556648DEST_PATH_IMAGE096
是表示故障程度的百分比，当所获得的残差矩阵范数
Figure 300482DEST_PATH_IMAGE097
，滑模控制律矩阵范数
Figure 567515DEST_PATH_IMAGE098
时，发生电压跌落故障，当
Figure 969677DEST_PATH_IMAGE097
，
Figure 638556DEST_PATH_IMAGE099
时，为系统处于无故障下的变风速运行状态，当
Figure 631920DEST_PATH_IMAGE100
，
Figure 323932DEST_PATH_IMAGE101
，为系统处于无故障恒风速运行状态。
具体实施方式六：结合图4说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一所述的基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法的进一步限定，
步骤五中，检查定子匝间故障的方法为：
设定子电阻变化公式为
Figure 60944DEST_PATH_IMAGE102
,为定子电阻值，
Figure 272745DEST_PATH_IMAGE103
为发生定子匝间故障时定子电阻变化量，满足
Figure 702589DEST_PATH_IMAGE104
,
当所获得的残差矩阵范数
Figure 881898DEST_PATH_IMAGE097
，滑模控制律矩阵范数
Figure 157022DEST_PATH_IMAGE098
时，发生电压跌落故障，当
Figure 800492DEST_PATH_IMAGE097
，
Figure 57030DEST_PATH_IMAGE099
时，为系统处于无故障下的变风速运行状态，当
Figure 785952DEST_PATH_IMAGE100
，
Figure 68029DEST_PATH_IMAGE101
，为系统处于无故障恒风速运行状态。
具体实施方式七：结合图5说明本实施方式，本实施方式是对具体实施方式一所述的基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法的进一步限定，
步骤六中，检查转子电流传感器故障的方法为：
某时刻在转子电流传感器中加入故障值
Figure 566006DEST_PATH_IMAGE105
，当所获得的残差矩阵范数
Figure 26069DEST_PATH_IMAGE097
，滑模控制律矩阵范数
Figure 976707DEST_PATH_IMAGE098
时，发生转子电流传感器故障，当
Figure 859212DEST_PATH_IMAGE097
，
Figure 149379DEST_PATH_IMAGE099
时，为系统处于无故障下的变风速运行状态，当
Figure 91928DEST_PATH_IMAGE100
，
Figure 716813DEST_PATH_IMAGE101
，为系统处于无故障恒风速运行状态。

Claims (7)

1.基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法，其特征在于，
它包括如下步骤：
步骤一：根据双馈感应电机电压和磁链方程，获得转子电流状态空间模型，在其基础上，搭建转子电流观测器，并引入新型可切换滑模趋近率，通过滑模变结构控制理论得到转子电流滑模观测器模型；
步骤二：通过系统所要求的各项性能指标，确定基于新型可切换趋近率的滑模观测器各项滑模参数的取值范围，由滑模观测器可得转子电流观测值
Figure 275189DEST_PATH_IMAGE001
和滑模控制律
Figure 520225DEST_PATH_IMAGE002
；
步骤三：通过转子电流
Figure 362279DEST_PATH_IMAGE003
与转子电流观测值
Figure 383587DEST_PATH_IMAGE004
作差，求得双馈感应机系统工作在无干扰/无故障状态下的残差矩阵
Figure 260276DEST_PATH_IMAGE005
，得到最大残差矩阵的范数
Figure 82739DEST_PATH_IMAGE006
与最大滑模控制律矩阵的范数
Figure 412089DEST_PATH_IMAGE007
；
步骤四：在风机系统任意时段设定电压跌落故障，通过双馈感应机系统无干扰/无故障状态下的转子电流与转子电流观测值的最大残差矩阵范数
Figure 610989DEST_PATH_IMAGE008
与最大滑模控制律矩阵范数
Figure 843650DEST_PATH_IMAGE009
来实现双馈感应发电机系统的故障检测；
步骤五：在风机系统任意时段设定定子匝间短路故障，通过双馈感应机系统无干扰/无故障状态下的转子电流与转子电流观测值的最大残差矩阵范数
Figure 837013DEST_PATH_IMAGE008
与最大滑模控制律矩阵范数
Figure 591343DEST_PATH_IMAGE009
来实现双馈感应发电机系统的故障检测；
步骤六：在风机系统任意时段设定转子电流传感器故障，通过双馈感应机系统无干扰/无故障状态下的转子电流与转子电流观测值的最大残差矩阵范数
Figure 390671DEST_PATH_IMAGE008
与最大滑模控制律矩阵范数
Figure 914057DEST_PATH_IMAGE009
来实现双馈感应发电机系统的故障检测。
2.根据权利要求1所述的基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法，其特征在于，
步骤一中，根据双馈感应电机电压和磁链方程，获得转子电流状态空间模型，在其基础上，搭建转子电流观测器，并引入新型可切换滑模趋近率，通过滑模变结构控制理论得到转子电流滑模观测器模型的方法为：
系统所述电压方程为：
Figure 406218DEST_PATH_IMAGE010
Figure 647843DEST_PATH_IMAGE011
所述的磁链方程为：
Figure 922967DEST_PATH_IMAGE012
式中，
Figure 628755DEST_PATH_IMAGE013
分别为
Figure 527703DEST_PATH_IMAGE014
轴的定子和转子的电压矢量，
Figure 256625DEST_PATH_IMAGE015
分别为
Figure 335439DEST_PATH_IMAGE016
轴的定子和转子的电流矢量，
Figure 895733DEST_PATH_IMAGE017
分别为
Figure 667380DEST_PATH_IMAGE018
轴的定子和转子的磁通矢量，
Figure 680336DEST_PATH_IMAGE019
分别为转子跟定子电阻，
Figure 562841DEST_PATH_IMAGE020
分别为定子跟转子的自感，
Figure 915325DEST_PATH_IMAGE021
为定子与转子之间的互感，
Figure 920190DEST_PATH_IMAGE022
分别为定子与转子的漏感，
Figure 358125DEST_PATH_IMAGE023
分别为转子，定子转速和滑差转速，当
Figure 778742DEST_PATH_IMAGE024
电流分量作为状态变量，
Figure 815093DEST_PATH_IMAGE024
电压分量作为输入量，DFIG的状态空间方程为：
Figure 928542DEST_PATH_IMAGE026
Figure DEST_PATH_IMAGE028A
其中
Figure 666822DEST_PATH_IMAGE029
，表示漏感系数,仅考虑定子电流状态空间模型时，其状态空间模型为：
Figure 891130DEST_PATH_IMAGE030
式中，
Figure 14944DEST_PATH_IMAGE031
，
Figure 299295DEST_PATH_IMAGE032
，
Figure 711822DEST_PATH_IMAGE033
，
Figure 802138DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure 983720DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 737175DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 636998DEST_PATH_IMAGE040
，
Figure 265425DEST_PATH_IMAGE041
分别为
Figure 567094DEST_PATH_IMAGE042
轴的定子和转子的电压矢量，
Figure 927668DEST_PATH_IMAGE043
分别为
Figure 377104DEST_PATH_IMAGE044
轴的定子和转子的电流矢量，
Figure 746905DEST_PATH_IMAGE045
分别为转子跟定子电阻，
Figure 699818DEST_PATH_IMAGE046
分别为定子跟转子的自感，
Figure 496872DEST_PATH_IMAGE047
为定子与转子之间的互感，
Figure 105708DEST_PATH_IMAGE048
分别为转子，定子转速和滑差转速，
采用定子电压定向控制方法，求出定子电流项与转子电流项之间关系的方法为：
实际应用中，尤其是对大功率双馈感应发电机，随着功率的增加，其电感更大而电阻更小，因此其定子电阻上的压降和总的压降相比要小很多，直接后果就是定子电压与磁链之间的夹角近似为 ，本发明忽略定子电阻，则其定子磁链定向和定子电压定向，二者没有区别，忽略定子电阻，采用电压和磁链定向后满足的方程为：
Figure 831264DEST_PATH_IMAGE049
Figure 841945DEST_PATH_IMAGE050
为定子磁链的幅值；
建立定子电流项与转子电流项之间的关系为：
Figure 872218DEST_PATH_IMAGE051
建立无定子电流项的状态方程为：
Figure 968350DEST_PATH_IMAGE052
式中，
Figure 742271DEST_PATH_IMAGE053
Figure 607459DEST_PATH_IMAGE054
建立转子电流观测器模型：
Figure 808633DEST_PATH_IMAGE055
式中
Figure 392061DEST_PATH_IMAGE056
Figure 205558DEST_PATH_IMAGE057
Figure 190832DEST_PATH_IMAGE058
为控制率，
Figure 500590DEST_PATH_IMAGE059
分别为
Figure 633632DEST_PATH_IMAGE014
轴的转子电流观测值，
Figure 687038DEST_PATH_IMAGE060
分别为
Figure 526818DEST_PATH_IMAGE014
轴的定子和转子的电压矢量，
Figure 69795DEST_PATH_IMAGE061
分别为转子跟定子电阻，
Figure 362236DEST_PATH_IMAGE062
分别为定子跟转子的自感，
Figure 281651DEST_PATH_IMAGE063
为定子与转子之间的互感，
Figure 975937DEST_PATH_IMAGE064
分别为转子转速，定子转速和滑差转速，
Figure 627498DEST_PATH_IMAGE065
为定子磁链的幅值；
设计新型可切换滑模趋近率为：
Figure 236596DEST_PATH_IMAGE066
式中
Figure 631806DEST_PATH_IMAGE067
，
Figure 180599DEST_PATH_IMAGE068
为滑模估计值与目标值的误差绝对值，
Figure 330957DEST_PATH_IMAGE069
为系统所能容忍的稳态误差临界值，
Figure 597991DEST_PATH_IMAGE070
是正参数且
Figure 859208DEST_PATH_IMAGE071
Figure 262507DEST_PATH_IMAGE072
为滑模面参数，
Figure 521450DEST_PATH_IMAGE073
代表
Figure 338096DEST_PATH_IMAGE074
的范数，
结合滑模变结构控制控制理论，设计滑模控制率为：
Figure 75108DEST_PATH_IMAGE075
代入传统观测器模型中，便得到基于新型可切换趋近率的滑模观测器：
Figure 162275DEST_PATH_IMAGE076
。
3.根据权利要求1所述的基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法，其特征在于，
步骤二中，通过系统所要求的各项性能指标，确定基于新型可切换趋近率的滑模观测器各项滑模参数的取值范围，由滑模观测器可得转子电流观测值
Figure 592120DEST_PATH_IMAGE077
和滑模控制律
Figure 630483DEST_PATH_IMAGE078
的方法为：
设定滑模系统任意时刻偏差值不超过滑模系统初始值
Figure 171185DEST_PATH_IMAGE079
，系统要求的初始响应时间为
Figure 814656DEST_PATH_IMAGE080
，任意未知故障边界已知，故障边界为
Figure 212140DEST_PATH_IMAGE081
，选取参数
Figure 941061DEST_PATH_IMAGE082
的取值范围为
Figure 82193DEST_PATH_IMAGE083
，参数
Figure 580170DEST_PATH_IMAGE084
的取值范围为
Figure 86238DEST_PATH_IMAGE085
，参数
Figure 866237DEST_PATH_IMAGE086
，参数
Figure 748743DEST_PATH_IMAGE087
，参数
Figure 101227DEST_PATH_IMAGE088
满足
Figure 106092DEST_PATH_IMAGE089
，在实际双馈感应电机转子电流滑模观测器中，通过上述参数取值范围确定一组最优滑模参数并代入其中，可得转子电流滑模观测值
Figure 544026DEST_PATH_IMAGE090
和滑模控制率
Figure 26960DEST_PATH_IMAGE091
。
4.根据权利要求1所述的基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法，其特征在于，
步骤三中，通过转子电流
Figure 499530DEST_PATH_IMAGE092
与转子电流观测值
Figure 347400DEST_PATH_IMAGE093
作差，求得双馈感应机系统工作在无干扰/无故障状态下的残差矩阵
Figure 334948DEST_PATH_IMAGE094
，得到最大残差矩阵范数
Figure 559256DEST_PATH_IMAGE095
与最大滑模控制律矩阵的范数
Figure 450113DEST_PATH_IMAGE096
的方法为：
监控双馈感应电机正常运行时的转子电流值
Figure 734464DEST_PATH_IMAGE092
与滑模估计
Figure 146991DEST_PATH_IMAGE093
，两者做差得残差矩阵
Figure 971728DEST_PATH_IMAGE094
，得到最大残差矩阵范数
Figure 153310DEST_PATH_IMAGE095
，并通过滑模观测器获得最大滑模控制律矩阵范数
Figure 608562DEST_PATH_IMAGE096
。
5.根据权利要求1所述的基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法，其特征在于，
步骤四中，在风机系统任意时段设定电压跌落故障，通过双馈感应机系统无干扰/无故障状态下的转子电流与转子电流观测值的最大残差矩阵范数
Figure 570702DEST_PATH_IMAGE095
与最大滑模控制律矩阵范数
Figure 136813DEST_PATH_IMAGE096
来实现双馈感应发电机系统的故障检测方法为：
建立电压故障为
Figure 235219DEST_PATH_IMAGE097
，其中，
Figure 861372DEST_PATH_IMAGE098
为电网电压幅值，
Figure 248491DEST_PATH_IMAGE099
是电网电压电角速度，
Figure 916495DEST_PATH_IMAGE100
是表示故障程度的百分比，当所获得的残差矩阵范数
Figure 72670DEST_PATH_IMAGE101
，滑模控制律矩阵范数
Figure 932042DEST_PATH_IMAGE102
时，发生电压跌落故障，当
Figure 540877DEST_PATH_IMAGE103
时，为系统处于无故障下的变风速运行状态，当
Figure 714370DEST_PATH_IMAGE104
，为系统处于无故障恒风速运行状态。
6.根据权利要求1所述的基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法，其特征在于，
步骤五中，通过双馈感应机系统无干扰/无故障状态下的转子电流与转子电流观测值的最大残差矩阵范数
Figure 787368DEST_PATH_IMAGE095
与最大滑模控制律矩阵范数
Figure 817641DEST_PATH_IMAGE096
来实现双馈感应发电机系统的定子匝间短路故障检测的方法为：
设定子电阻变化公式为
Figure 913773DEST_PATH_IMAGE105
为定子电阻值，
Figure 359798DEST_PATH_IMAGE106
为发生定子匝间故障时定子电阻变化量，当所获得的残差矩阵范数
Figure 54347DEST_PATH_IMAGE107
，滑模控制律矩阵范数
Figure 193204DEST_PATH_IMAGE108
时，发生定子匝间短路故障，当
Figure 776632DEST_PATH_IMAGE103
时，为系统处于无故障下的变风速运行状态，当
Figure 88665DEST_PATH_IMAGE104
，为系统处于无故障恒风速运行状态。
7.根据权利要求1所述的基于新型可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法，其特征在于，
步骤六中，通过双馈感应机系统无干扰/无故障状态下的转子电流与转子电流观测值的最大残差矩阵范数
Figure 73938DEST_PATH_IMAGE095
与最大滑模控制律矩阵范数
Figure 383697DEST_PATH_IMAGE096
来实现双馈感应发电机系统的转子电流传感器故障检测的方法为：
某时刻在转子电流传感器中加入故障值
Figure 516738DEST_PATH_IMAGE109
，当所获得的残差矩阵范数
Figure 570144DEST_PATH_IMAGE107
，滑模控制律矩阵范数
Figure 472241DEST_PATH_IMAGE108
时，发生转子电流传感器故障，当，时，为系统处于无故障下的变风速运行状态，当
Figure 952901DEST_PATH_IMAGE110
，
Figure 245342DEST_PATH_IMAGE111
，为系统处于无故障恒风速运行状态。
CN202010550299.3A 2020-06-16 2020-06-16 基于可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法 Active CN111664062B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010550299.3A CN111664062B (zh) 2020-06-16 2020-06-16 基于可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010550299.3A CN111664062B (zh) 2020-06-16 2020-06-16 基于可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111664062A true CN111664062A (zh) 2020-09-15
CN111664062B CN111664062B (zh) 2021-05-11

Family

ID=72388047

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010550299.3A Active CN111664062B (zh) 2020-06-16 2020-06-16 基于可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111664062B (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112952754A (zh) * 2021-01-27 2021-06-11 南京航空航天大学 一种带故障保护的起动发电切换控制方法
CN113064073A (zh) * 2021-03-12 2021-07-02 合肥恒大江海泵业股份有限公司 基于剩余电流的永磁同步电机匝间短路故障诊断方法
CN114325387A (zh) * 2022-01-17 2022-04-12 湖南科技大学 一种基于粒子群反演滑模观测器感应电机状态监测方法
CN115133816A (zh) * 2022-08-08 2022-09-30 西南交通大学 一种网络攻击下无刷直流电机的自抗扰控制方法

Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130085621A1 (en) * 2011-10-04 2013-04-04 Institute Of Nuclear Energy Research Atomic Energy Council Executive Yuan Hybrid intelligent control method and system for power generating apparatuses
CN103291543A (zh) * 2013-06-20 2013-09-11 上海电力学院 基于滑模控制理论的设计风机变桨距控制器方法
EP2703914A1 (en) * 2011-10-13 2014-03-05 Institute of Nuclear Energy Research Atomic Energy Council Hybrid control system and method for automatic voltage regulator
CN105179164A (zh) * 2015-06-25 2015-12-23 江苏科技大学 基于t-s模糊模型的风能转换系统滑模控制方法及装置
CN105843270A (zh) * 2016-03-31 2016-08-10 南京航空航天大学 一种直升机多频振动主动控制方法
CN106014877A (zh) * 2016-05-27 2016-10-12 江南大学 风力发电系统多故障诊断与容错控制
JP2017145733A (ja) * 2016-02-17 2017-08-24 株式会社日立製作所 風力発電装置および風力発電装置の制御方法
CN107476937A (zh) * 2017-09-22 2017-12-15 天津大学 一种永磁同步风力发电系统的自适应滑模控制策略
CN107482976A (zh) * 2017-09-25 2017-12-15 湖南大学 用于永磁同步电机的失磁故障容错预测控制方法及装置
CN108092577A (zh) * 2016-11-23 2018-05-29 台达电子工业股份有限公司 风力发电系统及其适用的控制方法
CN109672356A (zh) * 2019-01-15 2019-04-23 同济大学 Anpc三电平逆变器单开关管开路故障的主动容错控制方法
EP3505753A1 (en) * 2017-12-29 2019-07-03 Acciona Windpower, S.A. Method for operating electrical machines
CN110259647A (zh) * 2019-06-21 2019-09-20 江南大学 一种基于正多胞体滤波的风电机组缓变型故障诊断方法
CN110500239A (zh) * 2019-04-12 2019-11-26 苏州科技大学 一种基于高阶滑模观测器的风电机组自适应反演滑模优化控制方法
CN110649846A (zh) * 2019-09-29 2020-01-03 湖南科技大学 基于滑模观测器的双馈感应发电机故障检测方法
EP3591785A1 (en) * 2018-07-04 2020-01-08 Vestas Wind Systems A/S Wind turbine with an on-load tap changer configured with dynamic fault current injection
CN110749842A (zh) * 2019-11-08 2020-02-04 中南大学 基于共模电压的电压源型逆变器开关开路故障诊断方法
CN110889781A (zh) * 2019-12-04 2020-03-17 浙江大学 基于滑模控制的风电机组保性能最大功率跟踪方法
EP3729040A1 (de) * 2017-12-20 2020-10-28 ZF Friedrichshafen AG Modellbasiertes verfahren und system zur zustandsüberwachung eines gleitlagers, insbesondere für windkraftanlagen

Patent Citations (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130085621A1 (en) * 2011-10-04 2013-04-04 Institute Of Nuclear Energy Research Atomic Energy Council Executive Yuan Hybrid intelligent control method and system for power generating apparatuses
EP2703914A1 (en) * 2011-10-13 2014-03-05 Institute of Nuclear Energy Research Atomic Energy Council Hybrid control system and method for automatic voltage regulator
CN103291543A (zh) * 2013-06-20 2013-09-11 上海电力学院 基于滑模控制理论的设计风机变桨距控制器方法
CN105179164A (zh) * 2015-06-25 2015-12-23 江苏科技大学 基于t-s模糊模型的风能转换系统滑模控制方法及装置
JP2017145733A (ja) * 2016-02-17 2017-08-24 株式会社日立製作所 風力発電装置および風力発電装置の制御方法
CN105843270A (zh) * 2016-03-31 2016-08-10 南京航空航天大学 一种直升机多频振动主动控制方法
CN106014877A (zh) * 2016-05-27 2016-10-12 江南大学 风力发电系统多故障诊断与容错控制
CN108092577A (zh) * 2016-11-23 2018-05-29 台达电子工业股份有限公司 风力发电系统及其适用的控制方法
CN107476937A (zh) * 2017-09-22 2017-12-15 天津大学 一种永磁同步风力发电系统的自适应滑模控制策略
CN107482976A (zh) * 2017-09-25 2017-12-15 湖南大学 用于永磁同步电机的失磁故障容错预测控制方法及装置
EP3729040A1 (de) * 2017-12-20 2020-10-28 ZF Friedrichshafen AG Modellbasiertes verfahren und system zur zustandsüberwachung eines gleitlagers, insbesondere für windkraftanlagen
EP3505753A1 (en) * 2017-12-29 2019-07-03 Acciona Windpower, S.A. Method for operating electrical machines
EP3591785A1 (en) * 2018-07-04 2020-01-08 Vestas Wind Systems A/S Wind turbine with an on-load tap changer configured with dynamic fault current injection
CN109672356A (zh) * 2019-01-15 2019-04-23 同济大学 Anpc三电平逆变器单开关管开路故障的主动容错控制方法
CN110500239A (zh) * 2019-04-12 2019-11-26 苏州科技大学 一种基于高阶滑模观测器的风电机组自适应反演滑模优化控制方法
CN110259647A (zh) * 2019-06-21 2019-09-20 江南大学 一种基于正多胞体滤波的风电机组缓变型故障诊断方法
CN110649846A (zh) * 2019-09-29 2020-01-03 湖南科技大学 基于滑模观测器的双馈感应发电机故障检测方法
CN110749842A (zh) * 2019-11-08 2020-02-04 中南大学 基于共模电压的电压源型逆变器开关开路故障诊断方法
CN110889781A (zh) * 2019-12-04 2020-03-17 浙江大学 基于滑模控制的风电机组保性能最大功率跟踪方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DAN JIANG: "A Speed Disturbance Control Method Based on Sliding Mode Control of Permanent Magnet Synchronous Linear Motor", 《IEEE》 *
张晓宇等: "SIOS线性系统的滑模变结构状态范数控制", 《控制工程》 *
郭怡婷等: "恶劣环境中风光互补电路故障在线检测", 《电源学报》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112952754A (zh) * 2021-01-27 2021-06-11 南京航空航天大学 一种带故障保护的起动发电切换控制方法
CN112952754B (zh) * 2021-01-27 2022-07-12 南京航空航天大学 一种带故障保护的起动发电切换控制方法
CN113064073A (zh) * 2021-03-12 2021-07-02 合肥恒大江海泵业股份有限公司 基于剩余电流的永磁同步电机匝间短路故障诊断方法
CN114325387A (zh) * 2022-01-17 2022-04-12 湖南科技大学 一种基于粒子群反演滑模观测器感应电机状态监测方法
CN114325387B (zh) * 2022-01-17 2023-10-03 湖南科技大学 一种基于粒子群反演滑模观测器感应电机状态监测方法
CN115133816A (zh) * 2022-08-08 2022-09-30 西南交通大学 一种网络攻击下无刷直流电机的自抗扰控制方法
CN115133816B (zh) * 2022-08-08 2023-04-07 西南交通大学 一种网络攻击下无刷直流电机的自抗扰控制方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111664062B (zh) 2021-05-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111664062B (zh) 基于可切换滑模趋近率的双馈感应发电机故障检测方法
CN110649846B (zh) 基于滑模观测器的双馈感应发电机故障检测方法
CN107132450B (zh) 一种海上双馈电机定子绕组匝间短路早期故障辨识方法
CN107453401B (zh) 一种双馈风力发电机参数辨识方法
CN107451364B (zh) 一种dfig风电场等值参数的辨识方法
Zhang et al. Online diagnosis and localization of high-resistance connection in PMSM with improved fault indicator
CN103234753A (zh) 基于高斯过程建模的风电机组轴系状态监测方法
CN106896323B (zh) 开关磁阻电机不对称半桥型功率变换器主开关故障检测法
CN113534000B (zh) 新能源汽车驱动系统逆变器及电流传感器故障的诊断方法
CN108279362B (zh) 海上双馈电机转子绕组匝间短路故障辨识方法
CN101902190A (zh) 一种开关磁阻电机无位置传感器转子位置估计方法
CN104515677A (zh) 风电机组叶片故障诊断与状态监控系统
CN106058937A (zh) 一种含直驱永磁风电场的配电网广义负荷建模方法
Bao et al. A data-mining compensation approach for yaw misalignment on wind turbine
CN103501148A (zh) 一种无轴承永磁同步电机无径向位移传感器运行控制方法
CN103259485A (zh) 电网电压不平衡条件下提高无速度传感器辨识精度的方法
CN105186502A (zh) 基于安全域的含双馈风机电力系统暂态稳定性分析方法
CN109100608A (zh) 一种基于d-s信息融合算法的双馈风机定子匝间短路故障的诊断方法
CN102418661A (zh) 一种风力发电机偏航系统故障诊断方法
CN110716152A (zh) 一种阻抗频谱监测发电机匝间短路的方法
CN107356870B (zh) 开关磁阻电机功率变换器电流比积分均值差故障诊断方法
CN103995245A (zh) 双馈风力发电机定转子电流信号检测系统的故障判断方法
CN111740683A (zh) 一种永磁容错电机位置传感器的故障诊断方法
Corradini et al. Fault-tolerant sensorless control of wind turbines achieving efficiency maximization in the presence of electrical faults
CN112039387A (zh) 一种永磁同步电机位置传感器的故障诊断方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant