风电齿轮箱故障特征分析与诊断方法研究
风电齿轮箱故障特征分析与诊断方法研究【摘要】:随着风力发电技术日趋成熟,市场逐步扩大,风力发电已成为各国重点开发的能源之一。据统计,风力发电机组中齿轮箱传动装置故障率发生较高,对齿
【学位授予单位】:上海电机学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TM315
【目录】:
- 摘要5-7
- ABSTRACT7-11
- 第一章 绪论11-20
- 1.1 选题的背景及意义11-13
- 1.2 国内外研究的现状13-16
- 1.2.1 国内齿轮箱在线监测与故障诊断技术研究现状13-15
- 1.2.2 国外齿轮箱在线监测与故障诊断技术研究现状15-16
- 1.3 研究对象常见失效形式及失效原因16-18
- 1.3.1 齿轮的主要失效形式及失效原因16-17
- 1.3.2 滚动轴承的主要失效形式及失效原因17-18
- 1.4 论文研究内容18-20
- 第二章 风力发电机组齿轮箱故障振动机理及信号分析方法20-35
- 2.1 齿轮、轴承的故障特征分析20-23
- 2.1.1 齿轮的基本参数、故障特征频率及频谱特征20-21
- 2.1.2 滚动轴承的基本参数、故障特征频率及频谱特征21-23
- 2.2 振动信号调制现象23-25
- 2.3 基于振动信号的故障诊断方法25-28
- 2.3.1 时域特征分析25-27
- 2.3.2 频域特征分析27-28
- 2.4 时频分析方法28-34
- 2.4.1 小波变换理论29-31
- 2.4.2 小波包理论31-34
- 2.5 本章小结34-35
- 第三章 风力发电齿轮箱振动信号去噪及特征提取分析35-53
- 3.1 齿轮箱实验平台搭建35-39
- 3.2 小波阈值降噪39-41
- 3.2.1 阈值选取规则40-41
- 3.2.2 阈值函数41
- 3.3 改进的阈值选取规则和阈值函数41-46
- 3.3.1 仿真分析42-44
- 3.3.2 试验验证44-46
- 3.4 基于小波变换的包络频谱分析46-52
- 3.5 本章小结52-53
- 第四章 基于小波包的风力发电齿轮箱故障诊断方法研究53-62
- 4.1 基于小波包频带能量分析法的故障特征提取53-54
- 4.1.1 小波包特征提取理论53-54
- 4.1.2 小波包特征提取步骤54
- 4.2 支持向量机理论54-57
- 4.2.1 最优超平面55-56
- 4.2.2 核函数56-57
- 4.3 能量矩参数引入57-60
- 4.3.1 仿真实验验证58-59
- 4.3.2 试验验证59-60
- 4.4 本章小结60-62
- 第五章 改进的SVM在风力发电齿轮箱故障诊断中的应用62-70
- 5.1 概述62
- 5.2 混合核函数62-63
- 5.3 SVM相关参数的选择方法63-64
- 5.3.1 交叉验证的方法63-64
- 5.3.2 基于粒子群优化SVM相关参数选择方法64
- 5.4 基于混合核函数的PSO-SVM64-69
- 5.4.1 基于UCI数据集的PSO-SVM(混合核函数)算法验证66-67
- 5.4.2 基于混合核函数的齿轮箱故障诊断实例分析67-69
- 5.5 本章小结69-70
- 第六章 结论与展望70-72
- 6.1 总结70-71
- 6.2 展望71-72
- 参考文献72-77
- 致谢77-78
- 攻读硕士学位期间取得的研究成果78
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