大型风电机组故障诊断研究

【摘要】：随着全球新能源技术的迅猛发展，及风电比重的不断提升，对大型风电机组故障诊断方法研究的重要性及紧迫性也越来越显著。本文以大型风电机组故障诊断方法为研究重点，以提高风电机组的可靠性为目的，分别对风电机组的重要组成部分发电机、主轴、制动闸和齿轮箱进行研究。全文围绕小波及其与神经网络、卡尔曼滤波和希尔伯特变换的结合，对风电机组故障诊断或状态与趋势预测进行研究，并结合研究的故障诊断或状态预测方法对大型风电机组故障诊断系统进行设计，主要做了以下四个方面的工作。 (1)研究了大型风电机组发电机故障形成机理，并将小波包变换方法应用于以发电机电流为分析对象的发电机故障诊断中。通过发电机转子断条故障诊断实例分析，说明了小波包变换对发电机微弱故障信号特征具有较强的识别能力。 (2)对大型风电机组的主轴轴承、制动闸的工作状态进行预测，确定以主轴轴承的温度、制动闸的磨损度为分析对象，提出了基于卡尔曼小波神经网络主轴温升与制动闸磨损量预测的状态预测方法。 (3)研究了大型风电机组齿轮箱的故障诊断方法，以振动信号为分析对象，基于多尺度小波希尔伯特变换方法实现了对风电机组齿轮箱多重故障诊断。首先用小波降噪算法对原始振动信号进行降噪，然后对多尺度小波分解和重构法处理过的纯净振动信号进行希尔伯特变换，进而获得振动信号峰值、有效值、均值、峭度值与各类故障的对应关系。通过风力机实验台齿轮箱模拟故障实验，验证了该方法的有效性。 (4)基于研究的故障诊断或状态预测方法，对大型风电机组故障诊断系统进行了设计，搭建了风电机组故障诊断系统实验台，对设计方案进行了简单的实验验证。 【关键词】：故障诊断 小波 希尔伯特变换 卡尔曼滤波 神经网络
【学位授予单位】：上海电机学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 选题的背景及意义9-12
• 1.1.1 选题的背景9-10
• 1.1.2 选题的意义10-12
• 1.2 风电机组故障诊断国内外发展概况12-17
• 1.3 论文的主要研究内容和章节安排17-18
• 第二章 风电机组发电机故障诊断研究18-29
• 2.1 发电机常见故障机理研究18-21
• 2.2 小波包变换发电机转子断条故障诊断模型21-23
• 2.3 基于小波包变换发电机转子断条故障诊断仿真分析23-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 风电机组主轴轴承温升及制动闸磨损量预测29-43
• 3.1 风电机组主轴轴承温升及制动闸磨损量预测模型29-35
• 3.1.1 小波神经网络模型29-33
• 3.1.2 卡尔曼小波神经网络模型33-35
• 3.2 基于卡尔曼小波神经网络主轴轴承温升预测仿真分析35-41
• 3.3 基于卡尔曼小波神经网络制动闸磨损量预测仿真分析41-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第四章 风电机组齿轮箱故障诊断研究43-64
• 4.1 多尺度小波齿轮箱故障诊断43-49
• 4.1.1 多尺度小波模型43-45
• 4.1.2 多尺度小波齿轮箱故障诊断45-49
• 4.2 多尺度小波希尔伯特变换齿轮箱故障诊断49-53
• 4.3 基于多尺度小波希尔伯特变换特征参数与故障类型对应关系的研究53-60
• 4.3.1 基于多尺度小波希尔伯特变换特征参数的获取53-56
• 4.3.2 特征参数与故障类型对应关系的研究56-60
• 4.4 风力机齿轮箱故障诊断实验60-63
• 4.4.1 实验平台简介60-61
• 4.4.2 齿轮箱故障数据获取61-62
• 4.4.3 实验验证62-63
• 4.5 本章小结63-64
• 第五章 大型风电机组故障诊断系统设计64-73
• 5.1 大型风电机组故障诊断总体方案设计64-65
• 5.2 硬件设计65-67
• 5.3 软件设计67-70
• 5.4 实验验证70-72
• 5.5 本章小结72-73
• 第六章 总结与展望73-75
• 6.1 总结73-74
• 6.2 展望74-75
• 参考文献75-83
• 致谢83-84
• 攻读硕士学位期间获得的研究成果84-86

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