基于FastICA的风电机组增速箱振动信号分析技术的研究

【摘要】：质量问题在风力发电装机容量飞速增长背后不断出现，已成为业内忧虑的焦点。随着运行时间的积累，发现安装在风电场中的风电机组的液压、电控和机械传动等几大系统中，增速箱的综合故障率是最高的。由于在风电机组增速箱上采集来的监测信号成分复杂，因此，需要寻找一种比较理想的信号分析方法，从而保证及时有效地监测机组增速箱状态并准确进行故障诊断。 基于负熵的FastICA算法属于独立分量分析的一种，这种算法可以在没有任何先验知识的情况下，依据信号的统计特性恢复出源信号。根据统计学特征，不依赖信号频率，不需要先验知识，且收敛速度快，分离出的信号损失小，更易于做进一步的分析。很可能成为是风电机组增速箱信号分析处理的理想工具。 本文以风电机组增速箱系统信号为研究对象，从增速箱上传感器的选用安置到机组运行过程中振动信号的采集和编写MATLAB分离程序对其进行分离。其中细致地分析了现行的常见信号处理方法的优缺点，并结合风电机组增速箱信号分析处理的特点和实际要求，总结提出了基于FastICA的独立分量分析算法在风电机组增速箱信号分析中的应用，并对这一应用做出SIMUlink仿真环境和1000KW风电机组增速箱实际环境的验证。文中描述了增速箱中传感器的选位与安装，以及前端设备（唐智科技的JK07460风电机组在线故障诊断系统）的结构和采集信号的过程，重点解释了基于FastICA的分离算法分离信号的原理和过程，并对实验结果进行简单评估，采集到的振动冲击信号经过分离程序的分离，得到了分别属于1000KW风电机组增速箱输入轴和输出轴的两组数据，实验结果与预期结果基本相同。最终得出这一算法应用于风电机组增速箱信号分析是合理的且前景广阔的。 【关键词】：风电机组 增速箱 信号处理 独立分量分析 FastICA
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM614
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 研究的背景10
• 1.2 研究的意义10-11
• 1.3 研究现状11-14
• 1.3.1 国外研究现状11-13
• 1.3.2 国内研究现状13-14
• 1.4 风电机组增速箱常见故障14-15
• 1.5 论文研究内容15-17
• 第二章 信号分析的基本理论17-27
• 2.1 引言17
• 2.2 时频分析法17-18
• 2.3 希尔伯特谱分析法18-20
• 2.4 全息谱分析法20-21
• 2.5 主分量分析法21-23
• 2.6 自回归分析法23-24
• 2.7 独立分量分析24-26
• 2.8 本章小结26-27
• 第三章 独立分量分析算法数学建模研究27-35
• 3.1 引言27
• 3.2 自然梯度学习算法27-30
• 3.3 最大似然估计算法30-31
• 3.4 最大熵学习算法31-32
• 3.5 负熵最大化算法32-34
• 3.6 本章小结34-35
• 第四章 FastICA 算法的仿真应用35-42
• 4.1 实验描述35
• 4.2 基于 FastICA 的独立分量分析算法35-37
• 4.3 建立仿真模型37-38
• 4.4 模拟仿真信号分离38-41
• 4.5 本章小结41-42
• 第五章 FastICA 算法在风电机组增速箱振动信号分析中的应用研究42-54
• 5.1 前言42
• 5.2 实验设备42-49
• 5.3 实验数据采集处理49-53
• 5.4 本章小结53-54
• 第六章 结论54-56
• 6.1 本文主要研究成果54
• 6.2 研究方向展望54-56
• 参考文献56-58
• 附录 AFastICA 分离程序58-64
• 在学研究成果64-65
• 致谢65

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