抽水蓄能机组的集成故障诊断非线性预测控制研究

Characteristic curves of pump-turbine contain S zone and hump zone, and show strong nonlinearity. In operation, Pumped storage unit (PSU) need to frequently start and stop with working condition varying violently. These factors increase the risk of deterioration of control qualtiy and fault of the control system. In order to improve the control quality and ensure the safety of PSU, we propose a novel noniear predictive control (NPC) for PSU, integrating fault tolerant control and fault diagnosis, on the basis of model predictve control, fuzzy system identification and mutiply model based fault detection. Firstly ,in order to improve the accuracy and efficiency of modeling of NPC, on-line fuzzy model identification method based on hyper-plane clustering and recursive kalman filter will be studied, and the fuzzy model of control target of PSU will be built. Secondly, NPC method based on precise fuzzy modeling of control target of PSU will be deduced and the stability will be proved theoritically. The realtime performance of the NPC alorithm will be improved by the way of optimally seperating on-line and off-line caculation and implementing rapid matrix compation. Finally, in the frame of model predictive control, a fault detection and diagnosis model based on multiply model theory and state observer technique will be proposed to detect fault and contribute to the rebuilding of control trajectory. The work of this part will try to illuminate the response relationship of predictive control and fault diagnosis information. Research results of this project will imporve the NPC theory and provide theoritical basis and technical support for operation of PSU.

抽水蓄能机组水泵水轮机全特性呈现强非线性，存在"S"区和驼峰区等不稳定区域，且机组启停频繁、工况变化剧烈，导致机组同时面临控制品质恶化和控制系统故障的风险。为提高机组控制品质并保障控制系统可靠性，以预测控制和多模型故障检测理论为基础，以复杂系统在线建模为突破点，提出具有故障自诊断和容错控制特点的抽水蓄能机组集成故障诊断非线性预测控制方法。首先针对复杂系统预测模型精度和求解效率的均衡问题，推导基于超平面原型聚类和递推卡尔曼滤波的在线模糊辨识方法，建立抽水蓄能机组调速系统模糊预测模型；研究基于模糊模型的抽水蓄能机组非线性预测控制方法，通过在线离线优化计算和快速矩阵推求解决控制实时性问题；以此为基础，建立基于多模型与扩展卡尔曼滤波的故障诊断模型并重构控制轨迹，阐明非线性预测控制模型对故障诊断信息的响应关系。研究成果将完善非线性预测控制理论，并为提高我国抽水蓄能机组的运行水平提供重要的理论依。

抽水蓄能机组水泵水轮机全特性呈现强非线性，存在“S”区和驼峰区等不稳定区域，且机组启停频繁、工况变化剧烈，导致机组同时面临控制品质恶化和控制系统故障的风险。为提高抽水蓄能机组控制品质并保障控制系统的变工况可靠性，开展了以下研究工作。. （1）针对抽水蓄能机组调速系统模糊模型精度和求解效率之间的均衡问题，研究其模糊建模方法，设计了新型超平面隶属度函数，提出了新型区间二型模糊c回归聚类算法，在同等辨识精度下有效地减少了模糊规则数量，极大提高了模糊模型求解效率。在此基础上，提出了基于引力搜索算法的模糊模型参数辨识方法，在兼顾求解效率的同时提升了模糊辨识精度；. （2）为解决抽水蓄能机组控制对象强非线性、时变性与传统线性控制规律之间的适配问题，推导了机组调速系统的瞬时线性化模型，设计了相应的非线性广义预测控制器，解决了调速系统模型和预测控制器的模型失配问题，提高了机组控制系统的鲁棒性；. （3）针对抽水蓄能机组调速系统多工况复杂动态行为影响下的执行机构和传感器故障，构建了基于并行扩展卡尔曼滤波器的多模型故障检测模型以及广义残差模型的集成故障诊断框架，并重构预测控制器控制律，实现了调速系统故障检测、识别与控制，发展了抽水蓄能调速系统在故障状态下的容错控制理论与方法；. （4）针对抽水蓄能机组强非线性导致的机组开机、甩负荷、水泵断电等工况转换大波动过渡过程稳定性问题，提出了抽水蓄能机组水轮机启动、甩负荷、水泵断电等工况切换大波动过渡过程控制策略，提出了基于智能优化算法抽水蓄能机组导叶控制规律多目标优化技术，提升了机组的综合控制品质。. 研究成果获省部级奖励3项，发表高水平学术论文38篇，获授权发明专利6项，申请发明专利4项，出版学术专著2部。研究工作完善了抽水蓄能机组调速系统模糊建模、非线性预测控制与集成故障诊断理论，提升了机组控制品质和工况转换稳定性，并为提高我国抽水蓄能机组的运行水平提供了重要的理论依据。