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风电机组传动系统运行稳定性劣化趋势预测方法研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:37:49
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风电机组传动系统运行稳定性劣化趋势预测方法研究【摘要】:大型旋转机电设备安全稳定运行对经济和社会具有重要影响,保障其安全稳定运行的研究工作具有重要意义,也是国内外学者面临的重要课题

【摘要】:大型旋转机电设备安全稳定运行对经济和社会具有重要影响,保障其安全稳定运行的研究工作具有重要意义,也是国内外学者面临的重要课题。风电机组是一种典型的大型旋转机械,其传动系统由稳定运行状态劣化为非稳定状态有一个发展变化的过程,大部分劣化发展趋势依存于时间历程。若能够对传动系统运行稳定性劣化趋势进行有效预测,揭示劣化发生、发展直至恶化的演变过程,则有利于实施预知维护,避免恶性事故发生,为保障系统安全稳定运行提供科学手段。 本论文以风电机组为研究对象,对其传动系统运行稳定性劣化趋势预测方法开展了深入的研究,主要研究内容及创新点有: (1)研究风电机组传动系统运行稳定性劣化信息预处理方法,提出基于Birgé-Massart阈值的小波变换模极大值弱信息预处理算法。该算法利用信号和噪声在多尺度空间中的小波变换模极大值随尺度增大所具有的不同传播特性,采用Birgé-Massart惩罚策略获取阈值,调节阈值获得小波分解各尺度上合适的模极大值点序列,增强获取信号突变点的能力,解决运行稳定性劣化进程中早期劣化特征信息微弱,稳定性劣化特征往往被变工况等非劣化信息淹没的问题。实验验证表明,该信号预处理方法能够凸显状态特征信息,获得较小的均方根误差以及较高的信噪比,能够进行设备状态特征弱信息的预处理。 (2)研究高阶累积量劣化特征提取方法,提出基于敏感性、趋势性、差异性、一致性判断特征提取方法的趋势预测适用性的方法,解决变工况、非平稳运行状态下,劣化特征与变工况等非劣化特征耦合难以分离,以及劣化趋势预测研究中特征提取方法的选择缺少理论依据的问题。传动系统多种劣化类型下不同劣化程度状态的实验结果表明,该方法可对不同特征提取方法分离劣化特征的性能进行有效分析。 (3)提出“1.5维谱频带能量均值”的概念,提出基于“1.5维谱频带能量均值”的隐马尔可夫运行稳定性劣化趋势预测方法。融合1.5维谱和四阶累积量对角切片谱特征提取方法获取多种劣化类型下不同劣化程度状态的运行稳定性劣化特征向量,建立风电机组传动系统多种劣化类型模型,诊断传动系统的劣化类型,根据频带能量均值对具体劣化类型下状态的劣化程度进行量化,获得劣化程度量化区间,建立运行稳定性劣化的状态序列,应用隐马尔可夫模型对劣化状态进行趋势预测研究。开展工业现场风电机组实验验证,结果表明,该方法能够揭示设备运行稳定性劣化的趋势,可以作为确定系统运行状态以及判断系统劣化趋势的依据。 (4)提出基于“劣化演化矩阵”的风电机组传动系统运行稳定性劣化状态评价方法,定义稳定性劣化均值、稳定性劣化方差等状态劣化趋势的表征参数。面向风场风机实际运行状态,进行基于该评价方法的实验验证,结果表明该方法可以准确描述稳定运行状态劣化为非稳定运行状态的劣化演化过程,能够对设备实际运行状态进行有效评价。 【关键词】:风电机组传动系统 稳定性劣化 高阶累积量 特征提取 HMM 趋势预测 状态评价
【学位授予单位】:北京理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM315
【目录】:
  • 摘要5-7
  • Abstract7-9
  • 目录9-13
  • 第1章 绪论13-23
  • 1.1 课题研究背景与意义13-16
  • 1.1.1 课题来源13
  • 1.1.2 课题研究的背景13-15
  • 1.1.3 课题研究的意义15-16
  • 1.2 国内外研究现状16-20
  • 1.3 主要研究内容及总体框架20-23
  • 第2章 基于BIRGé-MASSART 阈值的状态特征弱信息预处理方法研究23-37
  • 2.1 引言23
  • 2.2 状态特征弱信息预处理方法的基本原理23-26
  • 2.2.1 信号的奇异性分析23-24
  • 2.2.2 状态特征弱信息预处理方法的基本原理24-26
  • 2.3 Birgé-Massart 惩罚策略下的阈值确定方法26
  • 2.4 状态特征弱信息预处理方法的实现26-28
  • 2.4.1 预处理方法的基本思想26-27
  • 2.4.2 预处理算法27-28
  • 2.5 仿真验证28-30
  • 2.6 实验验证30-35
  • 2.6.1 实验设备与实验数据的采集30-32
  • 2.6.2 预处理结果与讨论32-35
  • 2.7 本章小结35-37
  • 第3章 运行稳定性劣化的高阶累积量特征提取方法研究37-72
  • 3.1 引言37
  • 3.2 高阶累积量的基本理论37-41
  • 3.2.1 高阶累积量的定义38-39
  • 3.2.2 高阶累积量和高阶矩的转换关系39-40
  • 3.2.3 高阶累积量的性质40-41
  • 3.3 高阶累积量谱的基本理论41-44
  • 3.3.1 高阶累积量谱的定义41
  • 3.3.2 高阶累积量谱的性质41-44
  • 3.4 1.5 维谱运行稳定性劣化特征提取方法研究44-48
  • 3.4.1 1.5 维谱的定义及性质分析44-47
  • 3.4.2 1.5 维谱的实现算法47-48
  • 3.5 四阶累积量对角切片谱运行稳定性劣化特征提取方法研究48-51
  • 3.5.1 四阶累积量对角切片谱的定义及性质分析48-50
  • 3.5.2 四阶累积量对角切片谱的实现算法50-51
  • 3.6 高阶累积量对角切片谱劣化特征提取性能的实验研究51-71
  • 3.6.1 实验设备51-52
  • 3.6.2 实验方案及实验数据的采集52-58
  • 3.6.3 特征提取方法的劣化特征提取性能分析58-70
  • 3.6.4 特征提取方法的趋势预测适用性讨论70-71
  • 3.7 本章小结71-72
  • 第4章 基于HMM的风电机组传动系统运行稳定性劣化趋势预测方法研究72-105
  • 4.1 引言72
  • 4.2 马尔可夫链的基本理论72-75
  • 4.2.1 马尔可夫链的基本概念72-73
  • 4.2.2 马尔可夫链的类型73-75
  • 4.3 隐马尔可夫模型的基本理论75-78
  • 4.4 HMM 的基本算法78-83
  • 4.4.1 前向—后向算法78-80
  • 4.4.2 Viterbi 算法80-81
  • 4.4.3 Baum-Welch 算法81-83
  • 4.5 HMM 的类型及其拓扑结构83-87
  • 4.5.1 按观测变量分类83
  • 4.5.2 按照马尔可夫链形状分类83-85
  • 4.5.3 其他类型的 HMM85-86
  • 4.5.4 HMM 的拓扑结构86-87
  • 4.6 HMM 的算法实现问题87-90
  • 4.6.1 初始模型的选取87
  • 4.6.2 算法下溢问题的处理87-89
  • 4.6.3 多观测值序列输入问题89-90
  • 4.7 基于 HMM 的运行稳定性劣化趋势预测方法研究90-96
  • 4.7.1 预测方法的基本思想与预测流程90-92
  • 4.7.2 运行稳定性劣化类型的诊断方法92-94
  • 4.7.3 运行稳定性劣化趋势预测方法94-96
  • 4.8 工业现场实验验证96-104
  • 4.8.1 实验设备96-97
  • 4.8.2 实验方案及实验数据的采集97-98
  • 4.8.3 实验数据的特征提取98-100
  • 4.8.4 预测结果与讨论100-104
  • 4.9 本章小结104-105
  • 第5章 风电机组传动系统运行稳定性劣化状态的评价方法研究105-119
  • 5.1 引言105
  • 5.2 劣化演化矩阵的建立105-108
  • 5.3 运行稳定性劣化程度的表征参数研究108-111
  • 5.4 运行稳定性劣化状态的评价方法研究111-113
  • 5.5 基于现场实验数据的运行稳定性劣化状态的评价研究113-118
  • 5.5.1 风电机组传动系统劣化演化矩阵的建立113-114
  • 5.5.2 风电机组传动系统运行稳定性劣化程度的表征参数114-116
  • 5.5.3 风电机组传动系统运行稳定性劣化状态的评价116-118
  • 5.6 本章小结118-119
  • 结论与展望119-122
  • 结论119-120
  • 创新点120
  • 展望120-122
  • 参考文献122-131
  • 攻读学位期间发表论文与研究成果清单131-133
  • 致谢133


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