抽水蓄能機組的集成故障診斷非線性預測控制研究

《抽水蓄能機組的集成故障診斷非線性預測控制研究》是依託華中科技大學，由李超順擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：抽水蓄能機組的集成故障診斷非線性預測控制研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：李超順
• 依託單位：華中科技大學

中文摘要

抽水蓄能機組水泵水輪機全特性呈現強非線性，存在S區和駝峰區等不穩定區域，且機組啟停頻繁、工況變化劇烈，導致機組同時面臨控制品質惡化和控制系統故障的風險。為提高機組控制品質並保障控制系統可靠性，以預測控制和多模型故障檢測理論為基礎，以複雜系統線上建模為突破點，提出具有故障自診斷和容錯控制特點的抽水蓄能機組集成故障診斷非線性預測控制方法。首先針對複雜系統預測模型精度和求解效率的均衡問題，推導基於超平面原型聚類和遞推卡爾曼濾波的線上模糊辨識方法，建立抽水蓄能機組調速系統模糊預測模型；研究基於模糊模型的抽水蓄能機組非線性預測控制方法，通過線上離線最佳化計算和快速矩陣推求解決控制實時性問題；以此為基礎，建立基於多模型與擴展卡爾曼濾波的故障診斷模型並重構控制軌跡，闡明非線性預測控制模型對故障診斷信息的回響關係。研究成果將完善非線性預測控制理論，並為提高我國抽水蓄能機組的運行水平提供重要的理論依。

結題摘要

抽水蓄能機組水泵水輪機全特性呈現強非線性，存在“S”區和駝峰區等不穩定區域，且機組啟停頻繁、工況變化劇烈，導致機組同時面臨控制品質惡化和控制系統故障的風險。為提高抽水蓄能機組控制品質並保障控制系統的變工況可靠性，開展了以下研究工作。（1）針對抽水蓄能機組調速系統模糊模型精度和求解效率之間的均衡問題，研究其模糊建模方法，設計了新型超平面隸屬度函式，提出了新型區間二型模糊c回歸聚類算法，在同等辨識精度下有效地減少了模糊規則數量，極大提高了模糊模型求解效率。在此基礎上，提出了基於引力搜尋算法的模糊模型參數辨識方法，在兼顧求解效率的同時提升了模糊辨識精度；（2）為解決抽水蓄能機組控制對象強非線性、時變性與傳統線性控制規律之間的適配問題，推導了機組調速系統的瞬時線性化模型，設計了相應的非線性廣義預測控制器，解決了調速系統模型和預測控制器的模型失配問題，提高了機組控制系統的魯棒性；（3）針對抽水蓄能機組調速系統多工況複雜動態行為影響下的執行機構和感測器故障，構建了基於並行擴展卡爾曼濾波器的多模型故障檢測模型以及廣義殘差模型的集成故障診斷框架，並重構預測控制器控制律，實現了調速系統故障檢測、識別與控制，發展了抽水蓄能調速系統在故障狀態下的容錯控制理論與方法；（4）針對抽水蓄能機組強非線性導致的機組開機、甩負荷、水泵斷電等工況轉換大波動過渡過程穩定性問題，提出了抽水蓄能機組水輪機啟動、甩負荷、水泵斷電等工況切換大波動過渡過程控制策略，提出了基於智慧型最佳化算法抽水蓄能機組導葉控制規律多目標最佳化技術，提升了機組的綜合控制品質。 研究成果獲省部級獎勵3項，發表高水平學術論文38篇，獲授權發明專利6項，申請發明專利4項，出版學術專著2部。研究工作完善了抽水蓄能機組調速系統模糊建模、非線性預測控制與集成故障診斷理論，提升了機組控制品質和工況轉換穩定性，並為提高我國抽水蓄能機組的運行水平提供了重要的理論依據。