面向風(fēng)電機(jī)組的齒輪箱軸承故障診斷技術(shù)研究

【摘要】：齒輪箱是風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的重要組成部分,齒輪箱的滾動(dòng)軸承是傳動(dòng)鏈中故障率較高的部件之一。軸承發(fā)生故障不但影響機(jī)組的正常運(yùn)行,甚至波及供電側(cè)電網(wǎng)的安全平穩(wěn)運(yùn)行。因此對(duì)風(fēng)電機(jī)組齒輪箱軸承故障進(jìn)行快速診斷具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和使用價(jià)值。本文在深入分析風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的基本組成結(jié)構(gòu)、故障機(jī)理、故障特征及其特征頻率的基礎(chǔ)上采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition)改進(jìn)閾值方法對(duì)滾動(dòng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理,然后提取故障特征,分析故障類型。將時(shí)頻域分析技術(shù)和旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障理論知識(shí)結(jié)合起來(lái),針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)出現(xiàn)的常見(jiàn)機(jī)械故障問(wèn)題,如斷齒、點(diǎn)蝕、磨損、偏心、軸承內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體損壞等故障問(wèn)題進(jìn)行綜合分析研究,并采用智能分類算法支持向量機(jī)(Support Vector Machines)對(duì)風(fēng)電機(jī)組的齒輪箱軸承進(jìn)行故障分析和分類研究,采用實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)?zāi)M故障數(shù)據(jù)驗(yàn)證故障診斷算法的可行性和準(zhǔn)確性,為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷提供一種新的解決方法。研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下： (1)從機(jī)械故障診斷的基本原理出發(fā)分析研究風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱滾動(dòng)軸承機(jī)械振動(dòng)故障機(jī)理,分析出各個(gè)部件出現(xiàn)故障的特征頻率,明確不同部件故障所對(duì)應(yīng)的故障特征,為后續(xù)故障診斷和分類實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提供數(shù)據(jù)支撐和理論依據(jù)。 (2)在獲得故障測(cè)試數(shù)據(jù)之后,采用小波分解與EMD分解閾值方法進(jìn)行降噪處理、頻譜和包絡(luò)譜分析,觀察分析頻譜圖中的故障特征量,提出了改進(jìn)EMD閾值降噪方法,并驗(yàn)證其可行性和優(yōu)越性 (3)在故障數(shù)據(jù)中選取峰-峰值、有效值、方差和峭度值指標(biāo)作為故障特征量,采用支持向量機(jī)分類識(shí)別算法對(duì)所選取的故障特征量組成的訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)成故障診斷基本模型,然后采用網(wǎng)格搜索方法、遺傳算法、粒子群算法這三種參數(shù)優(yōu)化算法對(duì)支持向量機(jī)診斷模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以獲取齒輪箱滾動(dòng)軸承的故障點(diǎn)的精確定位和故障類型的有效辨識(shí),仿真結(jié)果表明,網(wǎng)格搜索法雖然計(jì)算速度相對(duì)較快一些,但是故障類型分類準(zhǔn)確率較低。遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)并且計(jì)算速度相對(duì)較慢,分類效果欠佳。粒子群優(yōu)化算法分類準(zhǔn)確率最高,計(jì)算速度比遺傳算法快,但是收斂性差。 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)力發(fā)電機(jī)組 滾動(dòng)軸承 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 支持向量機(jī) 齒輪箱 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM315
【目錄】：

• 目錄5-7
• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 插圖索引10-12
• 附表索引12-13
• 第1章 緒論13-20
• 1.1 課題研究目的和意義13-14
• 1.2 故障診斷的發(fā)展現(xiàn)狀14-16
• 1.3 國(guó)內(nèi)外風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷研究現(xiàn)狀16-18
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容18-20
• 第2章 雙饋型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)典型故障分析20-30
• 2.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)20-21
• 2.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組傳動(dòng)機(jī)構(gòu)典型故障21-24
• 2.2.1 齒輪箱故障21-23
• 2.2.2 轉(zhuǎn)子不對(duì)中故障23
• 2.2.3 滾動(dòng)軸承故障23-24
• 2.2.4 發(fā)電機(jī)故障24
• 2.3 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組傳動(dòng)機(jī)構(gòu)典型故障振動(dòng)信號(hào)頻率特征24-29
• 2.3.1 齒輪箱故障振動(dòng)信號(hào)特征24-26
• 2.3.2 滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)特征26-29
• 2.4 本章小結(jié)29-30
• 第3章 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解在軸承振動(dòng)信號(hào)降噪及故障診斷分析中的應(yīng)用30-51
• 3.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解概述30
• 3.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基本原理30-34
• 3.3 EMD分解閡值降噪34-40
• 3.3.1 適應(yīng)EMD特征的閾值34-36
• 3.3.2 EMD區(qū)間迭代閾值36-39
• 3.3.3 EMD區(qū)間迭代不變閾值39-40
• 3.4 算法分析40-41
• 3.5 滾動(dòng)軸承故障實(shí)驗(yàn)分析41-49
• 3.5.1 軸承試驗(yàn)臺(tái)介紹41-44
• 3.5.2 軸承外圈故障分析44-46
• 3.5.3 軸承內(nèi)圈故障分析46-49
• 3.6 本章小結(jié)49-51
• 第4章 基于支持向量機(jī)的齒輪箱軸承故障分類識(shí)別51-73
• 4.1 概述51-52
• 4.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)基本理論52-53
• 4.2.1 學(xué)習(xí)過(guò)程的基本模型52
• 4.2.2 推廣性的界和VC維52
• 4.2.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則52-53
• 4.3 支持向量機(jī)(SVM)及分類算法53-58
• 4.4 基于SVM的齒輪箱軸承故障識(shí)別分類58-71
• 4.4.1 測(cè)試診斷方案及原理58-59
• 4.4.2 原始測(cè)試數(shù)據(jù)的特征提取59-60
• 4.4.3 SVM進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練和測(cè)試實(shí)驗(yàn)仿真60-64
• 4.4.4 仿真參數(shù)選擇及仿真結(jié)果64-71
• 4.5 本章小結(jié)71-73
• 結(jié)論與展望73-75
• 參考文獻(xiàn)75-80
• 致謝80-81
• 附錄A (攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄)81

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