基于自适应卡尔曼滤波器的风电变流器故障诊断

永磁直驱风力发电系统论文 变流器故障诊断论文 龙伯格观测器论文
论文详情
中文摘要第3-4页
英文摘要第4页
1 绪论第8-17页
    1.1 课题背景及研究意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-15页
        1.2.1 变流器故障类型第9-12页
        1.2.2 变流器故障诊断方法第12-14页
        1.2.3 卡尔曼滤波器在故障诊断中的应用第14-15页
    1.3 论文主要内容第15-16页
    1.4 本章小结第16-17页
2 风电变流器故障分析第17-26页
    2.1 引言第17-18页
    2.2 永磁直驱风电系统数学模型第18-19页
        2.2.1 PMSG数学模型第18页
        2.2.2 网侧变流器数学模型第18-19页
    2.3 变流器的IGBT开路故障原因及分类第19页
    2.4 风电变流器的故障信号分析第19-25页
        2.4.1 机侧/网侧变流器故障的区别第20-21页
        2.4.2 故障现象第21-25页
    2.5 本章小结第25-26页
3 基于龙伯格观测器的风电变流器故障诊断第26-42页
    3.1 引言第26页
    3.2 变流器故障诊断原理第26-30页
        3.2.1 自适应阈值第27-28页
        3.2.2 故障检测第28-29页
        3.2.3 故障定位第29-30页
    3.3 基于龙伯格观测器的故障诊断第30-34页
        3.3.1 状态空间方程第30-31页
        3.3.2 龙伯格观测器的稳定性分析及验证第31-33页
        3.3.3 基于龙伯格观测器的故障诊断算法第33-34页
    3.4 仿真实验第34-41页
        3.4.1 阈值和常值选择第35-37页
        3.4.2 实验结果第37-39页
        3.4.3 鲁棒性分析第39-41页
    3.5 本章小结第41-42页
4 基于自适应卡尔曼滤波器的风电变流器故障诊断第42-60页
    4.1 引言第42页
    4.2 噪声分布分析第42-43页
    4.3 卡尔曼滤波算法第43-46页
        4.3.1 卡尔曼滤波算法第44-45页
        4.3.2 卡尔曼滤波算法的特点总结第45-46页
    4.4 基于自适应滤波器的故障诊断第46-51页
        4.4.1 噪声协方差矩阵的常见修正方法第46-49页
        4.4.2 基于自适应卡尔曼滤波的故障诊断算法第49-51页
    4.5 仿真实验第51-55页
        4.5.1 实验结果第52-53页
        4.5.2 鲁棒性分析第53-55页
    4.6 算法性能分析第55-58页
        4.6.1 有效性分析第55页
        4.6.2 估计准确性分析第55-57页
        4.6.3 时间复杂度分析第57-58页
    4.7 本章小结第58-60页
5 总结与展望第60-62页
    5.1 总结第60页
    5.2 展望第60-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-67页
附录第67页
    A.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目及科研成果:第67页
    B.作者在攻读学位期间获奖情况:第67页
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