风电机组数据采集与故障诊断技术研究

【摘要】：随着风能在世界范围内的日益发展，风力发电技术在全世界越来越多的受到重视，风电机组通常在恶劣环境下运行，齿轮箱、电气系统及电机经常出现故障，如何保证风力发电机组稳定运行，高效利用风力资源已经成为摆在我们面前的一项重要的课题。 本文在分析了国内外风力发电系统中常见故障机理的基础上，明确了传动系统故障是风电机组停机故障的主要原因，依此设计了针对风电机组传动系统部分采用振动传感器和温度传感器进行数据采集与故障诊断技术研究的技术方案。本文首先介绍了数据采集单元硬件电路的设计原理，包括：信号调理电路、A/D转换电路、LCD显示电路以及STC89C51芯片外围电路及GPRS通讯电路的原理图设计，并在充分考虑了抗干扰等PCB制板注意事项的基础上完成了PCB的制作。其次对基于振动和温度数据的故障诊断方法进行了研究，在传统BP人工神经网络和Elman神经网络算法的基础上，提出了基于自组织模糊聚类Elman网络风电机组故障诊断方法。该方法运用数学运算处理得到采集样本的均值、方差、允许值和临界值，将其与ISO2372振动质量评级标进行对比，得到风电机组发生故障的具体部位，之后对数据进行自组织模糊聚类诊断预处理，科学有效地对输入数据进行了分类并将分类结果应用到故障诊断当中。由于BP神经网络是一种前向网络，相对于反馈型的网络来说，收敛速度较慢，而且有可能收敛到局部极小值，利用Elman网络对BP神经网络进行优化处理，弥补了该不足。 将数据采集系统和故障诊断单元应用到风电机组实验系统中进行模拟实验，结果表明数据采集系统具有良好的数据采样精度。经过自组织模糊聚类处理后的数据进行Elman网络故障诊断处理结果，一定程度上克服了传统人工神经网络故障诊断中的收敛速度慢，训练结果不精确的问题，为实际风力发电实时监测风电机组数据与后期故障诊断处理提供了一种有效方法。 【关键词】：风电机组 传动系统 数据采集 故障诊断 模糊聚类Elman神经网络
【学位授予单位】：沈阳理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-18
• 1.1 课题背景及意义12-14
• 1.2 国内外研究现状与存在问题14-17
• 1.2.1 国外研究现状14-15
• 1.2.2 国内研究现状15-16
• 1.2.3 存在的问题16-17
• 1.3 本文研究内容17-18
• 第2章 风电机组基本结构与典型故障分析18-28
• 2.1 风电机组基本概述及结构18-22
• 2.1.1 风力发电基本原理18-19
• 2.1.2 风电机组基本分类19-20
• 2.1.3 风电机组的构成20-22
• 2.2 风电机组常见故障分析22-25
• 2.3 风电机组常见故障诊断方法25-26
• 2.4 风电机组数据采集与故障诊断26
• 2.5 本章小结26-28
• 第3章 风电机组数据采集系统设计28-50
• 3.1 风电机组采集信号传感器29-33
• 3.1.1 振动传感器的选取29-32
• 3.1.2 温度传感器的选取32-33
• 3.2 信号调理电路设计33-35
• 3.3 A/D 转换电路35-38
• 3.3.1 采样定理35-36
• 3.3.2 A/D 转换电路设计36-38
• 3.4 51 芯片外围电路的设计38-39
• 3.4.1 液晶显示模块设计38-39
• 3.4.2 数据传输39
• 3.5 GPRS 无线通讯传输39-42
• 3.5.1 SIM300 模块39-40
• 3.5.2 GPRS 传输电路设计40-42
• 3.6 数据采集板的设计原则42-43
• 3.7 程序设计43-48
• 3.7.1 主程序设计43-44
• 3.7.2 液晶显示模块设计44-45
• 3.7.3 DS18B20 温度采集子程序45
• 3.7.4 键盘子程序45
• 3.7.5 GPRS 通讯模块子程序45-48
• 3.8 风电机组采集系统模拟实验48
• 3.9 本章小结48-50
• 第4章 基于采集系统的风电机组故障诊断方法研究50-68
• 4.1 风电机组采集系统采集数据研究50-55
• 4.1.1 风电机组采集的振动数据处理50-54
• 4.1.2 振动评定标准的确定54-55
• 4.2 风电机组故障诊断网络模型55-56
• 4.3 自组织模糊聚类算法56-59
• 4.3.1 模糊聚类基本算法57-58
• 4.3.2 自组织竞争模糊聚类网络58-59
• 4.4 ELMAN 神经网络59-61
• 4.5 实验仿真与结果分析61-67
• 4.5.1 故障诊断训练样本的建立61-62
• 4.5.2 实验仿真62-65
• 4.5.3 仿真结果比较分析65-67
• 4.5.4 实验结论67
• 4.6 本章总结67-68
• 结论68-70
• 1．总结68-69
• 2．展望69-70
• 参考文献70-74
• 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果74-75
• 致谢75-76

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