基于Labview的风电机组在线监测和故障诊断系统的研究

【摘要】：近几年,风力发电技术在世界各地取得了长足发展。由于风力发电机组工作环境极其恶劣,加剧了风力发电机组故障率。风电机组发生故障的原因有很多,其中机械传动链的故障居多。为了能及时发现传动链的故障,防止由于传动机构故障而造成巨大损失,故对风力发电机组进行状态监测与故障诊断是十分有意义的。本文是针对风电机组状态监测,开发设计了整个系统,实现了对风力发电机组状态监测与故障诊断。开始对当前风力发电机组的现状和发展做了简单介绍,随后对风电机组的常见故障进行了总结和机理分析,完成故障特征提取。然后对状态监测与故障诊断系统的硬件系统和软件开发做了阐述,其中包括传感器的选型、振动测点的位置选取和信号的处理等,通过整个硬件系统完成信号的同步采样,软件系统的框架搭建和最终实现等。最后,利用LabVIEW作为软件开发平台,开发了振动分析与故障诊断软件系统。该系统采用的技术有TCP/IP协议的网络通信模块、生产者／消费者的采集模块、实时的状态监测模块、有效的振动分析模块等功能。振动分析模块中采用的分析方法有时域分析、频谱分析、倒频谱分析、包络分析、小波包分析、阶比谱分析等分析方法。该系统已经应用在实际工程上,并成功地验证了该系统的可靠性和有效性。 【关键词】：风力发电机组 振动分析 故障诊断 LabVIEW
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-12
• 1.1 课题研究背景9
• 1.2 风电机组在线监测与故障诊断研究现状9-10
• 1.3 课题研究意义与主要内容10-12
• 第2章 风机系统介绍及常见故障12-21
• 2.1 风电机组传动系统模型12-14
• 2.2 风电机组传动系统常见故障14-20
• 2.2.1 叶片部件常见故障14
• 2.2.2 旋转轴部件常见故障14-16
• 2.2.3 齿轮箱部件常见故障16-17
• 2.2.4 滚动轴承部件常见故障17-18
• 2.2.5 发电机常见故障18-20
• 2.3 章节总结20-21
• 第3章 数据采集系统介绍与信号采集21-28
• 3.1 概述21
• 3.2 数据采集系统构成21-25
• 3.2.1 传感器的选定22-24
• 3.2.2 传感器的安装24-25
• 3.3 数据采集系统硬件设备25-26
• 3.4 信号采集26-27
• 3.5 章节总结27-28
• 第4章 信号数据分析与故障诊断策略28-41
• 4.1 研究平台选择28-30
• 4.1.1 LabVIEW介绍28-29
• 4.1.2 LabVIEW的应用领域29-30
• 4.2 信号分析方法30-38
• 4.2.1 振动时域参数分析30-33
• 4.2.2 振动信号频域分析33-35
• 4.2.3 信号阶比谱分析35-37
• 4.2.4 信号小波分析37-38
• 4.3 故障诊断策略38-40
• 4.3.1 概述38-39
• 4.3.2 故障精确分析策略39-40
• 4.4 章节总结40-41
• 第5章 状态监测与故障诊断系统实现41-54
• 5.1 概述41
• 5.2 状态监测与故障诊断系统介绍41-43
• 5.2.1 状态监测与故障诊断的过程41-42
• 5.2.2 状态监测与故障诊断的内容42-43
• 5.3 状态监测与故障诊断系统的实现43-53
• 5.3.1 软件结构设计43-44
• 5.3.2 分析系统与数据采集器的通讯44-47
• 5.3.3 数据缓存与数据存储47-49
• 5.3.4 监控分析界面及程序49-53
• 5.4 章节总结53-54
• 第6章 工作总结与展望54-56
• 6.1 工作总结54
• 6.2 工作展望54-56
• 参考文献56-59
• 攻读硕士学位期间发表的论文59-60
• 致谢60-61
• 作者简介61

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