面向风电机组齿轮箱的故障诊断系统研究

【摘要】：齿轮箱是风电机组传动系统的重要组成部分,也是风电机组中故障率较高的部件之一。由齿轮箱故障引起的机组停运事件时有发生,由此带来的直接和间接损失也越来越大。由于其安装位置狭小,又位于高空作业,一旦发生故障,维修非常困难。因此对风电机组齿轮箱故障进行快速准确诊断并正确处理具有很大的现实意义和经济价值。本文以风电机组齿轮箱为研究对象,对其故障诊断方法进行了研究。 在人工智能技术不断发展,并逐步渗透到机械故障诊断领域的背景下,提出了基于故障树分析法的专家系统故障诊断与基于广义回归神经网络(GRNN, General Regression Neural Network)故障诊断相结合的风电机组齿轮箱故障诊断方法。 在对风电机组齿轮箱零部件的失效形式进行整理并剖析其失效机理的基础上,绘制了风电机组齿轮箱故障树；将故障树知识以分级存储方式存储到数据库,构建了知识库；以反向推理方式设计了推理流程,建立了推理机。 通过分别在时域和频域内对风电机组齿轮箱正常、齿面磨损、轮齿折断三种典型故障状态下的振动信号进行分析,提取了裕度指标、峭度指标、峰值指标、脉冲指标和功率谱熵五个特征参数作为广义回归神经网络的输入并对网络进行训练,建立了基于广义回归神经网络的风电机组齿轮箱故障状态识别模型。 通过使用预留的振动信号对基于广义回归神经网络的故障诊断模型进行检测,发现诊断结果与实际状况具有良好的一致性；通过使用系统的搜索查询功能,维修人员可以根据基于故障树分析法的专家系统故障诊断迅速找到故障原因以及专家级解决方案。 实验表明,该系统能够以振动信号为依据对风电机组齿轮箱故障进行准确有效的状态识别；能够对已知故障进行快速诊断并给出专家级解决方案。因此,该系统有利于维修人员实现对风电机组齿轮箱故障的精确、快速诊断与维修。 【关键词】：风电机组 齿轮箱 故障诊断 故障树分析法 广义回归神经网络
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 风电机组齿轮箱故障诊断技术的国内外现状与发展趋势10-11
• 1.2.1 风电机组齿轮箱故障诊断技术的国内外现状10
• 1.2.2 风电机组齿轮箱故障诊断技术的发展趋势10-11
• 1.3 论文的研究思路与主要内容11-13
• 1.3.1 论文研究思路11-12
• 1.3.2 论文的主要工作12-13
• 第2章 基于故障树分析法的专家系统的故障诊断策略研究13-26
• 2.1 风电机组齿轮箱故障13-16
• 2.1.1 齿轮故障13-14
• 2.1.2 轴承故障14-15
• 2.1.3 轴故障15
• 2.1.4 箱体故障15-16
• 2.1.5 紧固件故障16
• 2.1.6 油封故障16
• 2.2 风电机组齿轮箱故障树16-19
• 2.2.1 故障树分析法16-17
• 2.2.2 风电机组齿轮箱故障树模型17-18
• 2.2.3 基于故障树分析法的故障分析18-19
• 2.3 故障知识库的构建19-23
• 2.3.1 知识的获取19-20
• 2.3.2 基于故障树的知识获取20
• 2.3.3 故障树知识生成诊断知识库20-23
• 2.4 故障推理机的确立23-25
• 2.4.1 推理方式23-24
• 2.4.2 分级存储方式下的推理24-25
• 2.5 基于故障树分析法的专家系统故障诊断模型25
• 2.6 本章小结25-26
• 第3章 基于广义回归神经网络的故障诊断策略研究26-39
• 3.1 振动信号的采集与预处理26-28
• 3.1.1 振动信号的采集26
• 3.1.2 振动信号的预处理26-28
• 3.2 风电机组齿轮箱振动信号特征参数选取28-32
• 3.2.1 时域特征参数的选取29-31
• 3.2.2 频域信号特征提取31-32
• 3.3 基于广义回归神经网络的故障诊断模型的建立32-35
• 3.3.1 广义回归神经网络32-34
• 3.3.2 基于广义回归神经网络的故障诊断模型34-35
• 3.4 基于广义回归神经网络的故障诊断35-38
• 3.4.1 数据处理35-36
• 3.4.2 广义回归神经网络的训练36-38
• 3.4.3 广义回归神经网络的测试38
• 3.5 本章小结38-39
• 第4章 系统设计与实现39-52
• 4.1 相关技术39-44
• 4.1.1 系统体系结构39-41
• 4.1.2 系统开发工具41-43
• 4.1.3 数据库的选择43-44
• 4.2 系统功能实现44-49
• 4.2.1 数据访问层的实现44-46
• 4.2.2 业务逻辑层的实现46-47
• 4.2.3 用户界面层的实现47-49
• 4.3 实例验证49-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第5章 结论与展望52-53
• 5.1 结论52
• 5.2 展望52-53
• 参考文献53-56
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果56-57
• 致谢57

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