风电机组状态监测与故障诊断系统的设计与实现

【摘要】：风能作为一种清洁、绿色的能源在注重低碳和环保的当今社会得到越来越多的发展和重视，风力发电的经济效益是风力发电企业主要考虑的指标和因素，在风电场的运行和维护过程中，风机日常维护和故障维修费用占发电企业支出的比例越来越高。风电机组是由多种机械和电气设备构成的复杂整体，一旦某个部位发生故障将直接影响整机的运行，目前国内风电场主要采用定期维护和事后检修的方法，由于维护部件的不确定性往往造成人力和物力的较大浪费，而状态监测和故障诊断系统在新型风机上有所应用，但对于生产时间较早且已进入故障高发期的风电机组来说无法通用。 本文设计了一套集数据采集、无线传输和诊断预测为一体的系统，对风力机易发故障部位进行状态监测和故障诊断，提供实时可视的工作状态数据，对已经发生的故障能迅速定位故障部位，并能预测未来一段时间内部件工作状态的趋势。系统通过压电式加速度传感器和霍尔电流传感器，采集发电机和齿轮箱在工作状态时的振动信号和电流信号，通过电荷放大器与采集卡进入工控机，在工控机上进行数据库的读取和存储，利用多天线技术、提高发射和接收增益等方法建立覆盖范围较大的Wi-Fi网络，实现风力机与主控端之间的无线通信，采集到的数据传输至主控终端后进行分析和诊断，利用小波包分析和傅里叶变换相结合对信号处理，提取信号中隐藏的故障特征向量，最后通过BP神经网络对获取的特征向量进行分析，获取部件的故障部位和故障程度，同时利用神经网络对部件未来的工作状态进行预测，为风电场运行维护人员提供指导性的维修意见，提高维修维护的针对性和实效性。 本套系统在汕尾市红海湾风电场进行现场安装和试验，结果表明该系统能有效的对风电机组当前的工作状态进行监测，能准确诊断出发电机和齿轮箱的常见故障。 【关键词】：状态监测 无线网络 神经网络 故障诊断
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 风电机组状态监测与故障诊断研究背景9-10
• 1.2 发展风电机组状态监测与故障诊断系统的意义10-11
• 1.3 监测系统和诊断系统的发展现状11-13
• 1.3.1 风力机状态监测的发展现状11-12
• 1.3.2 风电机组故障诊断的发展现状12-13
• 1.4 本文主要研究内容13-15
• 第二章 风力机基本结构与故障机理15-27
• 2.1 风电机组工作原理和组成15-16
• 2.2 风电机组主要故障和机理分析16-24
• 2.2.1 发电机的主要故障和机理分析18-20
• 2.2.2 齿轮箱的主要故障和机理分析20-24
• 2.3 特征信号与故障诊断方法的选取24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 状态参数的采集传输和储存27-40
• 3.1 风机运行状态参数采集系统27-33
• 3.1.1 振动和电流信号传感器选型28-30
• 3.1.2 采集卡和工控机选型30-31
• 3.1.3 传感器安装位置和整体结构31-33
• 3.2 基于智能天线的远距离无线传输系统33-39
• 3.2.1 MIMO 多天线无线通信34-35
• 3.2.2 远距离无线网络的组成35-37
• 3.2.3 监测数据的存储数据库37-39
• 3.3 本章小结39-40
• 第四章 故障特征值和故障诊断方法原理40-53
• 4.1 信号分析与处理原理40-48
• 4.1.1 频域分析法40-43
• 4.1.2 时频域分析法43-48
• 4.2 神经网络理论48-52
• 4.2.1 人工神经网络模型49-50
• 4.2.2 BP 神经网络多层前馈模型50-52
• 4.3 本章小结52-53
• 第五章 系统算法分析和实验结果53-66
• 5.1 在线状态监测结果与传输系统的性能53-55
• 5.1.1 传感器采集数据53
• 5.1.2 通信网络结构和性能53-55
• 5.2 运行状态参数中提取特征量55-58
• 5.2.1 状态参数的预处理55
• 5.2.2 小波包提取故障特征的算法55-58
• 5.3 故障诊断神经网络的实现58-62
• 5.3.1 用于故障诊断的 BP 神经网络58-61
• 5.3.2 BP 神经网络状态预测61-62
• 5.4 系统人机界面62-64
• 5.5 本章小结64-66
• 结论和展望66-68
• 参考文献68-71
• 附录71-72
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果72-73
• 致谢73-74
• 附件74

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