風電機組振動監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)研究

【摘要】：隨著世界許多國家大規(guī)模發(fā)展風電計劃的制定及實施,風電行業(yè)經(jīng)過幾年高速增長之后,也迎來了成長的煩惱。雖然風力發(fā)電機的設計及制造技術已日臻完善,但是風電機組的運行維護卻提出了巨大的挑戰(zhàn),成為當前急需解決的關鍵問題。 由于風力發(fā)電機組地處高山、海灘、海島等風口處,在強陣風的沖擊以及極端溫差的影響下,風力發(fā)電機組故障時有發(fā)生。研究表明齒輪箱、傳動鏈和發(fā)電機等部件的故障是導致停機時間最長,經(jīng)濟損失最大的原因。目前大型風力發(fā)電機組都帶有數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition)系統(tǒng),SCADA系統(tǒng)可以對風電機組進行數(shù)據(jù)采集、參數(shù)調(diào)節(jié)、設備控制及報警等,為風電場的可靠運行提供了有力的技術平臺,但是SCADA系統(tǒng)缺乏對傳動鏈的有效監(jiān)測及精確診斷功能。國外的風電機組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷產(chǎn)品價格昂貴,報警閾值沒有統(tǒng)一的行業(yè)標準,大部分機組狀態(tài)需由專家結合經(jīng)驗分析得出,而國內(nèi)尚無成形的風電機組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷產(chǎn)品?；谏鲜銮闆r,論文開展了針對風電機組傳動系統(tǒng)的振動監(jiān)測與故障診斷的研究。論文的主要工作如下： (1)介紹了一般風電機組的組成結構和工作原理,并對風電機組常見故障形式進行統(tǒng)計分析。統(tǒng)計結果表明,電氣系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的故障率較高,而齒輪箱和發(fā)電機等故障是導致停機時間最長,經(jīng)濟損失最大的原因。重點對齒輪、軸承、軸系等部件的故障機理及其表現(xiàn)形式、典型故障與信號特征進行了分析。 (2)在風電機組振動信號特征提取方面,分別介紹了振動信號的時域分析、頻域分析方法的特點,并結合實例驗證了頻域分析可以有效地確認齒輪箱振動信號中的故障頻率成分。詳細介紹了小波包能量譜分析技術,采用小波包對風電機組齒輪箱振動信號進行能量特征提取,將能量特征向量作為支持向量機故障診斷模型的輸入,為后續(xù)支持向量機對風機齒輪箱故障模式識別打下堅實的基礎。 (3)針對齒輪箱振動信號信噪比低、非線性及小樣本等特點,提出了一種基于小波包(Wavelet Packet, WP)分解、遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)和支持向量機(Support Vector Machine, SVM)的齒輪箱故障診斷模型,即WP-GA-SVM模型。首先對齒輪箱振動信號進行小波包消噪預處理,然后對消噪后的信號進行小波包分解與重構并提取頻帶能量,作為支持向量機分類器的輸入特征向量。采用遺傳算法來實現(xiàn)支持向量機徑向基核函數(shù)參數(shù)g和懲罰因子C的自動快速最優(yōu)選擇。最后通過齒輪箱故障診斷的實例分析,驗證了該模型的有效性。 (4)基于本文介紹的振動信號特征提取及故障診斷方法,應用面向對象編程技術及模塊化結構,采用C#語言結合SQL Server2008數(shù)據(jù)庫,初步研究開發(fā)了一套風電機組振動監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括用戶管理模塊、設備管理模塊、狀態(tài)監(jiān)測模塊、頻譜分析診斷模塊、支持向量機診斷模塊和數(shù)據(jù)查詢模塊等,每個模塊又細分成多個相對獨立的子系統(tǒng)?？梢詫崿F(xiàn)對風機振動信號的預處理(如濾波、零均值化)、特征提取及故障診斷等功能,為實現(xiàn)風機的狀態(tài)監(jiān)測與診斷決策提供有力的幫助。 【關鍵詞】：風電機組 振動監(jiān)測 故障診斷 小波包分解 支持向量機
【學位授予單位】：廣東工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM315;TP277
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-11
• CONTENTS11-15
• 第一章 緒論15-25
• 1.1 研究背景及意義15-17
• 1.2 風力發(fā)電機組振動監(jiān)測與故障診斷技術研究現(xiàn)狀17-23
• 1.2.1 特征提取與故障診斷技術現(xiàn)狀18-21
• 1.2.2 風力發(fā)電機組振動監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)研究現(xiàn)狀21-23
• 1.3 課題來源23
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容及結構安排23-25
• 第二章 風電機組基本結構與典型故障分析25-41
• 2.1 風力發(fā)電機的組成結構和工作原理25-27
• 2.2 風電機組常見故障分析27-31
• 2.3 風電機組齒輪箱常見故障類型與信號特征31-40
• 2.3.1 齒輪典型故障與信號特征32-34
• 2.3.2 軸承典型故障與信號特征34-36
• 2.3.3 低速軸及高速軸的典型故障與信號特征36-37
• 2.3.4 齒輪箱典型部件的特征頻率計算37-40
• 2.4 小結40-41
• 第三章 風電機組振動信號特征提取41-51
• 3.1 傳統(tǒng)的故障特征提取方法41-46
• 3.1.1 信號的幅域分析方法41-43
• 3.1.2 信號的時域分析方法43
• 3.1.3 信號的頻域分析方法43-44
• 3.1.4 齒輪箱振動信號特征提取實例分析44-46
• 3.2 振動信號特征提取的時頻域分析方法46-50
• 3.2.1 小波包基本原理47-48
• 3.2.2 小波包能量特征提取48-50
• 3.3 小結50-51
• 第四章 基于遺傳算法和支持向量機的齒輪箱故障診斷51-67
• 4.1 統(tǒng)計學習理論51-53
• 4.1.1 機器學習的基本方法51-52
• 4.1.2 經(jīng)驗風險最小化原則52
• 4.1.3 VC維52-53
• 4.1.4 結構風險最小化原則53
• 4.2 支持向量機基木理論53-58
• 4.2.1 線性可分支持向量機54-56
• 4.2.2 核特征空間的非線性映射算法56
• 4.2.3 非線性支持向量機56-58
• 4.3 支持向量機故障診斷模型的建立58-60
• 4.3.1 選擇訓練集58
• 4.3.2 特征向量選擇58-59
• 4.3.3 核函數(shù)的選擇59
• 4.3.4 模型參數(shù)選擇59-60
• 4.4 遺傳算法60-63
• 4.4.1 遺傳算法的原理60-61
• 4.4.2 遺傳算法優(yōu)化支持向量機參數(shù)61-63
• 4.5 支持向量機在齒輪箱故障診斷中的應用63-65
• 4.6 小結65-67
• 第五章 風電機組振動監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)設計67-89
• 5.1 系統(tǒng)需求分析67-68
• 5.2 系統(tǒng)功能設計68-71
• 5.2.1 信號采集功能69-70
• 5.2.2 狀態(tài)監(jiān)測及顯示功能70
• 5.2.3 分析診斷功能70
• 5.2.4 存儲查詢功能70
• 5.2.5 其它功能70-71
• 5.3 系統(tǒng)結構與實現(xiàn)71-72
• 5.4 風電機組測點布置72-74
• 5.5 傳感器的選用與安裝74-76
• 5.5.1 傳感器的選用74-75
• 5.5.2 傳感器的安裝75-76
• 5.6 下位機硬件選型與軟件設計76-79
• 5.6.1 下位機硬件選型76-78
• 5.6.2 下位機軟件設計78-79
• 5.7 上位機系統(tǒng)軟件設計79-88
• 5.7.1 振動監(jiān)測與故障診斷流程79-80
• 5.7.2 風電機組振動監(jiān)測80-82
• 5.7.3 頻譜分析診斷82-83
• 5.7.4 支持向量機故障診斷83-85
• 5.7.5 診斷報告輸出85-87
• 5.7.6 數(shù)據(jù)存儲與展示87-88
• 5.8 本章小結88-89
• 總結與展望89-91
• 1、總結89-90
• 2、展望90-91
• 參考文獻91-98
• 攻讀學位期間發(fā)表的論文98-100
• 致謝100

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