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水轮机控制系统即水轮机调速器是水力发电厂最重要的基础设备之一，它能否正常工作直接关系到水电站的安全可靠运行，因此及时准确地对水轮机控制系统进行故障诊断尤为重要。控制系统一般由传感器、控制器和执行器环节等组成，而在水轮机控制系统故障中，传感器是最容易发生故障的环节，它的故障将会严重影响整个控制系统的正常运行。在对比国内外对水轮机控制系统故障检测的研究方法之后，本文采用卡尔曼滤波器方法对水轮机控制系统传感器环节进行故障诊断与隔离。
首先在MATLAB/SIMULINK软件中搭建水轮机控制系统的数学模型，并对水轮机控制系统传感器故障状态进行仿真。在控制系统故障诊断方法中，最先发展起来的是基于观测器的方法，卡尔曼滤波器是一种最优观测器。本文的卡尔曼滤波器是基于水轮机调速器模型建立起来的，并且使用MATLAB软件中的S函数实现卡尔曼滤波器的设计。采用卡尔曼滤波器对水轮机控制系统传感器输出的带噪值作滤波处理，得出最接近真实值的最优估计值。将由MATLAB/SIMULINK软件仿真得出符合实际工程参数的模型计算值，与实测值比较而形成残差，通过多次仿真实验得出合适的阈值，当残差超出设定的阈值空间时，就可以判断该传感器发生故障。由此实现水轮机控制系统传感器的故障诊断与隔离。
仿真分析结果表明:用卡尔曼滤波器方法来检测水轮机控制系统传感器故障，不但可以检测出传感器的故障，还可将故障缩小到具体的传感器上。而且还可以减少故障的误报率和漏报率。