海上風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)的早期故障診斷研究

【摘要】：風(fēng)能是一種重要的可再生能源，我國陸上風(fēng)電的發(fā)展十分迅速并趨向于成熟，相對地，海上風(fēng)電的發(fā)展處于起步階段。傳動系統(tǒng)作為海上風(fēng)電機組的重要組成部分，因為受到其運行環(huán)境的特殊影響故障率高，同時發(fā)生故障時容易對風(fēng)電機組造成較大的影響。因此海上風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)的早期故障診斷研究對提高風(fēng)電機組的運行效率、可靠性、經(jīng)濟性都有很重要的意義。本文從傳動系統(tǒng)的故障特征出發(fā)，采用振動分析的方法研究其各部件的故障振動模型，考慮到其故障振動信號較為復(fù)雜同時具有非線性非平穩(wěn)性的特點，采用經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥mpirical Mode Decomposition，EMD）進行分析，本文主要研究內(nèi)容如下。 （1）由于EMD分解如傳動系統(tǒng)振動信號等復(fù)雜信號時存在模態(tài)混疊現(xiàn)象，本文提出了改進的微分經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓―ifferential Empirical ModeDecomposition，DEMD）。仿真研究表明，改進的DEMD可以有效地改善EMD分解中的模態(tài)混疊現(xiàn)象，同時改善傳統(tǒng)DEMD中的低階本征模態(tài)函數(shù)（Intrinsic Mode Function，IMF）分解失真現(xiàn)象，在信號的分解分析中得到更好的結(jié)果。 （2）針對傳動系統(tǒng)早期故障時故障振動信號較弱的情況，提出改進DEMD和獨立分量分析（Independent Component Analysis，ICA）的故障診斷方法對故障特征信號進行提取。在改進DEMD和ICA基礎(chǔ)上，結(jié)合Hilbert包絡(luò)譜分析進行仿真研究，有效地提取了故障特征信號，驗證了其在早期故障診斷中的可行性，提高了風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)早期故障診斷的準確性。 （3）由于LabVIEW具有圖形化語言、專業(yè)信號處理模塊以及開放式平臺等特點。為了更直觀的反映傳動系統(tǒng)故障特征，判斷故障趨勢以及進行故障數(shù)據(jù)的記錄，本文結(jié)合MATLAB與LabVIEW，將提出的改進DEMD算法應(yīng)用于基于LabVIEW的傳動系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)中，結(jié)合典型的時域分析參數(shù)，使得故障診斷系統(tǒng)可以清晰的反映故障趨勢和特征。 【關(guān)鍵詞】：海上風(fēng)電機組 故障診斷 傳動系統(tǒng) DEMD ICA 振動分析 LabVIEW
【學(xué)位授予單位】：上海電力學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TM614
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-9
• 目錄9-11
• 1 緒論11-20
• 1.1 課題研究目的與意義11-12
• 1.2 海上風(fēng)電機組主要結(jié)構(gòu)12-13
• 1.3 海上風(fēng)電機組主要部件故障診斷研究現(xiàn)狀13-19
• 1.3.1 傳動系統(tǒng)故障診斷研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.2 其它主要部件故障診斷研究現(xiàn)狀16-17
• 1.3.3 主要存在的問題17-19
• 1.4 研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)安排19-20
• 2 海上風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)故障特征及故障振動模型20-29
• 2.1 基于振動分析的故障診斷20-21
• 2.2 滾動軸承故障特征21-24
• 2.2.1 滾動軸承故障類型21
• 2.2.2 滾動軸承故障演化21-22
• 2.2.3 滾動軸承故障振動模型22-24
• 2.3 齒輪箱齒輪故障特征24-27
• 2.3.1 齒輪箱齒輪故障類型24-25
• 2.3.2 齒輪箱齒輪振動信號調(diào)制25
• 2.3.3 齒輪箱齒輪故障振動模型25-27
• 2.4 軸故障特征27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 3 改進的微分經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸庋芯考捌鋺?yīng)用29-41
• 3.1 經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓‥MD）29-32
• 3.1.1 EMD 的提出和發(fā)展29-31
• 3.1.2 EMD 存在的問題及其改進研究31-32
• 3.2 微分經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓―EMD）32-34
• 3.2.1 微分經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓―EMD）32-33
• 3.2.2 微分經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸馑惴鞒?/span>33-34
• 3.3 改進的微分經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?/span>34-35
• 3.4 基于改進 DEMD 的傳動系統(tǒng)故障診斷35-40
• 3.4.1 包絡(luò)譜分析35-36
• 3.4.2 仿真研究36-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 4 基于改進 DEMD 和 ICA 的傳動系統(tǒng)早期故障診斷41-57
• 4.1 基于改進 DEMD 和 ICA 的故障診斷研究41-46
• 4.1.1 ICA 的提出和發(fā)展41-42
• 4.1.2 快速 ICA（FICA）42-43
• 4.1.3 基于改進 DEMD 和 ICA 的故障特征提取43
• 4.1.4 故障診斷仿真43-46
• 4.2 基于風(fēng)機動力傳動故障診斷實驗平臺的仿真研究46-52
• 4.2.1 電機控制系統(tǒng)47-48
• 4.2.2 故障元件以及可仿真的故障類型48-49
• 4.2.3 基于改進 DEMD 和 ICA 的故障仿真研究49-52
• 4.3 海上風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)故障診斷實際應(yīng)用案例52-56
• 4.4 本章小結(jié)56-57
• 5 基于 LabVIEW 的傳動系統(tǒng)故障診斷系統(tǒng)設(shè)計57-66
• 5.1 LabVIEW 簡介57-58
• 5.2 基于 LabVIEW 的故障診斷系統(tǒng)設(shè)計58-63
• 5.2.1 時域分析模塊設(shè)計58-60
• 5.2.2 LabVIEW 與 MATLAB 接口60-61
• 5.2.3 故障診斷系統(tǒng)設(shè)計61-63
• 5.3 故障診斷系統(tǒng)仿真研究63-65
• 5.4 本章小結(jié)65-66
• 6 總結(jié)與展望66-68
• 參考文獻68-72
• 致謝72-73
• 攻讀學(xué)位期間取得的研究成果73

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