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如今，全球的能源需求和发展已逐步向可再生能源转型，并将成为最终目标。因此，风能作为清洁可再生能源的重要代表，风电产业得到了飞速发展，变桨距风机已经成为风电机组中主力机型。变桨系统通过改变风力机叶片的桨距角，提升风能的利用率和输出功率。由于风机变桨系统的执行器故障发生频繁，故而，对变桨系统执行器故障诊断和容错控制的研究对提升风机运行的可靠性和降低发电成本有着重要意义。
本文以风电机组变桨系统为主要研究对象，首先综述了国内外风电机组变桨系统及相关故障诊断与容错控制的研究现状。通过对风电机组进行简化，分别搭建了风电机组的各个关键部件的数学模型并组合成风电机组整体模型，并对不同风速情况下风电机组的输出特性进行仿真，验证了所搭建模型的准确性，为后续工作奠定了基础。
然后，针对风电机组变桨系统的控制，提出了一种基于LQR与卡尔曼滤波相结合的控制策略，解决变桨系统非线性控制对系统状态变量的观测需求。接下来简要分析了变桨系统执行器故障工况，以转速和桨距角为主要判断变量，在基于LQR控制策略基础上分别给出了扩张状态观测器和滑模观测器的故障诊断模型，以转速残差阈值和桨距角输出值为判断依据确定故障发生时间及大小，仿真验证了两个故障诊断模型的正确性。
最后，研究了一种基于扩张观测器与改进粒子群的自适应滑模容错控制方法。针对已知变桨系统执行器故障情况的条件下，根据系统的总体结构与技术指标，利用扩张状态观测器对系统进行观测，并将期望值与系统实际输出值进行对比并形成残差反馈至系统中，同时设计了基于改进粒子群算法对滑模控制器参数进行迭代寻优，实现参数的自适应的调整，进而实现变桨系统执行器故障下容错控制。最后在MATLAB/Simulink仿真平台上进行了仿真，模拟了一个故障的情况进行验证。由仿真结果可知所设计的容错控制器及容错控制方法可以使系统在执行器故障时继续运行。
本文以风电机组变桨系统为主要研究对象，首先综述了国内外风电机组变桨系统及相关故障诊断与容错控制的研究现状。通过对风电机组进行简化，分别搭建了风电机组的各个关键部件的数学模型并组合成风电机组整体模型，并对不同风速情况下风电机组的输出特性进行仿真，验证了所搭建模型的准确性，为后续工作奠定了基础。
然后，针对风电机组变桨系统的控制，提出了一种基于LQR与卡尔曼滤波相结合的控制策略，解决变桨系统非线性控制对系统状态变量的观测需求。接下来简要分析了变桨系统执行器故障工况，以转速和桨距角为主要判断变量，在基于LQR控制策略基础上分别给出了扩张状态观测器和滑模观测器的故障诊断模型，以转速残差阈值和桨距角输出值为判断依据确定故障发生时间及大小，仿真验证了两个故障诊断模型的正确性。
最后，研究了一种基于扩张观测器与改进粒子群的自适应滑模容错控制方法。针对已知变桨系统执行器故障情况的条件下，根据系统的总体结构与技术指标，利用扩张状态观测器对系统进行观测，并将期望值与系统实际输出值进行对比并形成残差反馈至系统中，同时设计了基于改进粒子群算法对滑模控制器参数进行迭代寻优，实现参数的自适应的调整，进而实现变桨系统执行器故障下容错控制。最后在MATLAB/Simulink仿真平台上进行了仿真，模拟了一个故障的情况进行验证。由仿真结果可知所设计的容错控制器及容错控制方法可以使系统在执行器故障时继续运行。