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祝賀【集美大學(xué)】船舶電力系統(tǒng)故障檢測(cè)與可靠性評(píng)估團(tuán)隊(duì)發(fā)表高水平論文
發(fā)布時(shí)間：
2025-04-23 15:30
來(lái)源：
學(xué)術(shù)報(bào)告摘要
集美大學(xué)王榮杰教授所在的船舶電力系統(tǒng)故障檢測(cè)與可靠性評(píng)估團(tuán)隊(duì)提出了基于多源信息融合的海上風(fēng)電機(jī)組逆變模塊故障診斷，相關(guān)成果發(fā)表于Recent Advances in Electrical & Electronic Engineering（IF：0.6， EI）。相比于傳統(tǒng)故障診斷方法，本文所提結(jié)合注意力機(jī)制和多源數(shù)據(jù)一維卷積的故障診斷方法有效提升了海上風(fēng)電機(jī)組逆變模塊在復(fù)雜環(huán)境下的故障識(shí)別能力，同時(shí)避免了故障特征相似度高導(dǎo)致的誤判問(wèn)題，提高了故障診斷的準(zhǔn)確性與魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法通過(guò)提取逆變模塊的多源信息，并利用注意力機(jī)制加權(quán)融合所提取的故障特征，實(shí)現(xiàn)了故障的精確定位和準(zhǔn)確識(shí)別。半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，采用該方法后，逆變模塊的故障診斷準(zhǔn)確率超過(guò)99%，相比于其他診斷方法，展現(xiàn)出更優(yōu)的診斷性能和更強(qiáng)的故障辨識(shí)能力。在文中使用了南京研旭SP2000實(shí)時(shí)仿真一體機(jī)，電力電子功率硬件采用南京研旭公司YXPHM-TP2xb-I，電機(jī)采用的是永磁同步電機(jī)(PMSM)。
研旭助力論文發(fā)表
特別致謝
集美大學(xué)
船舶電力系統(tǒng)故障檢測(cè)與可靠性評(píng)估團(tuán)隊(duì)
論文題目：Fault Diagnosis of Offshore Wind Turbine Inverter Modules Based on Multi-Source Information Fusion
作者：劉浩，王榮杰，王亦春，張博，王耀琪
期刊名稱(chēng)：Recent Advances in Electrical & Electronic Engineering
影響因子：0.6
引用格式：Hao L, Rongjie W, Yichun W, et al. Fault Diagnosis of Offshore Wind Turbine Inverter Modules Based on Multi-Source Information Fusion [J]. Recent Advances in Electrical & Electronic Engineering, 2025, 18: 1-14.
論文鏈接：?https://www.eurekaselect.com/article/147082?
王榮杰
集美大學(xué)輪機(jī)工程學(xué)院教授/博導(dǎo)，交通運(yùn)輸部“交通運(yùn)輸行業(yè)高層次人才培養(yǎng)計(jì)劃”、“交通運(yùn)輸青年科技英才”，國(guó)家自然科學(xué)基金通訊評(píng)議人，廈門(mén)市儀器儀表學(xué)會(huì)理事，主要從事電力系統(tǒng)故障診斷與預(yù)測(cè)、智能信息處理、群體智能算法及其在孤島式電力系統(tǒng)的應(yīng)用。
劉浩
碩士研究生，于2022年獲得江蘇科技大學(xué)電子信息工程學(xué)士學(xué)位。目前在集美大學(xué)攻讀船舶與海洋工程碩士學(xué)位。主要研究方向?yàn)橹悄苄畔⑻幚砗碗娏ο到y(tǒng)故障診斷等。
背景
在“雙碳”目標(biāo)和新能源快速發(fā)展的背景下，我國(guó)相繼出臺(tái)了一系列風(fēng)力發(fā)電相關(guān)戰(zhàn)略與政策，推動(dòng)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。作為風(fēng)電領(lǐng)域的重要組成部分，海上風(fēng)電具備廣闊的發(fā)展前景。然而，受復(fù)雜海洋環(huán)境影響，風(fēng)電機(jī)組逆變模塊長(zhǎng)期處于過(guò)載、過(guò)壓、腐蝕和潮濕等惡劣工況下運(yùn)行，導(dǎo)致故障風(fēng)險(xiǎn)顯著增加。隨著海上風(fēng)電機(jī)組大規(guī)模接入電網(wǎng)，對(duì)其健康管理的需求日益迫切，這對(duì)于保障風(fēng)電場(chǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行以及構(gòu)建高比例可再生能源系統(tǒng)至關(guān)重要。然而，受制于復(fù)雜的運(yùn)行環(huán)境和高度相似的故障特征，實(shí)現(xiàn)逆變模塊的精準(zhǔn)故障定位與高效識(shí)別仍然是一項(xiàng)亟待解決的難題。
待解決問(wèn)題
海上風(fēng)電機(jī)組的逆變模塊是關(guān)鍵的能源轉(zhuǎn)換和整合接口，必須得到有效保護(hù)以確保系統(tǒng)的可靠運(yùn)行。逆變模塊故障診斷方法主要包括基于解析模型、信號(hào)處理分析和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法。傳統(tǒng)基于模型的診斷方法依賴(lài)精確的數(shù)學(xué)建模，難以適應(yīng)復(fù)雜工況變化；信號(hào)處理分析方法雖然能夠通過(guò)時(shí)域或頻域特征識(shí)別故障，但易受采集信號(hào)質(zhì)量影響，存在誤判風(fēng)險(xiǎn)。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在故障診斷中展現(xiàn)出強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，能夠自動(dòng)提取高層次特征，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)識(shí)別。然而，單一數(shù)據(jù)源的局限性使其在故障特征相似度較高或數(shù)據(jù)質(zhì)量較差的情況下表現(xiàn)受限。
研究方法
1、為解決逆變模塊故障特征高度相似的問(wèn)題，采用多源數(shù)據(jù)融合方法，從電壓、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩和正交編碼脈沖（QEP）四種信號(hào)中提取有效特征。
2、引入注意力機(jī)制對(duì)提取的特征進(jìn)行加權(quán)融合，保留具有較強(qiáng)區(qū)分能力的關(guān)鍵特征，從而降低誤診和漏診的可能性，提高系統(tǒng)的可靠性和魯棒性。
3、進(jìn)行半實(shí)物仿真實(shí)驗(yàn)，直接在真實(shí)硬件上模擬故障，以更真實(shí)地反映系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行中的性能和響應(yīng)，提高實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的可信度。
內(nèi)容
結(jié)果與展望
本文針對(duì)海上風(fēng)電機(jī)組逆變器模塊內(nèi)部故障特征高度相似的問(wèn)題，提出了一種基于多源信息融合的故障診斷方法。通過(guò)半物理仿真實(shí)驗(yàn)，提取電壓、轉(zhuǎn)速、轉(zhuǎn)矩和 QEP 四類(lèi)信號(hào)作為輸入，為診斷模型提供更全面的信息視角，彌補(bǔ)單一數(shù)據(jù)源的局限性。此外，采用注意力機(jī)制對(duì)提取的特征向量進(jìn)行加權(quán)，以有效表征故障特征，實(shí)現(xiàn)多源信息特征的融合。最終，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提方法的有效性與可行性，得出如下結(jié)論：
1.在風(fēng)電機(jī)組逆變器模塊中，單一信號(hào)源難以全面表征故障特征，多源信息融合可有效提高故障特征的區(qū)分度。
2.采用注意力機(jī)制進(jìn)行特征加權(quán)，有助于突出關(guān)鍵故障信息，優(yōu)化特征提取效果，提高故障分類(lèi)準(zhǔn)確率。
3.與其他主流深度學(xué)習(xí)算法相比，本文方法在故障特征提取和故障診斷性能方面均表現(xiàn)優(yōu)越，在準(zhǔn)確率、穩(wěn)定性等指標(biāo)上均取得更優(yōu)結(jié)果。
4.本方法主要針對(duì)風(fēng)電機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行工況的故障診斷，未來(lái)研究應(yīng)進(jìn)一步探索適用于復(fù)雜環(huán)境（如負(fù)載波動(dòng)、環(huán)境變化及極端天氣條件）的故障診斷方法，以提升診斷的適應(yīng)性和魯棒性。
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