風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法研究

【摘要】：齒輪箱是雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運(yùn)行和維護(hù)的關(guān)鍵設(shè)備,不僅具有較高的故障率,而且一旦發(fā)生故障,耽擱較長(zhǎng)的維修時(shí)間,造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。 本文對(duì)風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行研究,旨在于判斷齒輪箱的未來運(yùn)行狀態(tài),預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì),估算剩余壽命,為風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行與維護(hù)提供重要的參考與依據(jù)。 首先,本文對(duì)風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的常見結(jié)構(gòu)進(jìn)行簡(jiǎn)要概述,基于齒輪箱最為普遍的四種故障模式(疲勞模式、磨損模式、過載模式和腐蝕模式),對(duì)齒輪箱的典型故障類型進(jìn)行描述,并依據(jù)齒輪振動(dòng)機(jī)理,對(duì)典型齒輪故障進(jìn)行仿真。 其次,基于預(yù)測(cè)理論的介紹和前提假設(shè),本文提出風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)流程,將其分為基于數(shù)據(jù)和模型的兩種趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法,對(duì)預(yù)測(cè)流程的諸多步驟進(jìn)行簡(jiǎn)要說明。 再次,本文以一組故障特征值作為預(yù)測(cè)對(duì)象,分別應(yīng)用時(shí)間序列分析方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型和灰色預(yù)測(cè)模型,對(duì)故障特征值進(jìn)行中長(zhǎng)期趨勢(shì)預(yù)測(cè),通過設(shè)定故障閾值來估算剩余壽命。同時(shí),對(duì)不同預(yù)測(cè)方法進(jìn)行模型分析與改進(jìn),并以一組實(shí)際故障信號(hào)為例,實(shí)現(xiàn)不同預(yù)測(cè)方法的比較。 最后,以疲勞模型為例,本文對(duì)基于模型的故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行研究。根據(jù)Miner線性累積損傷理論,應(yīng)用載荷譜分析方法對(duì)各齒輪的累積損傷程度進(jìn)行計(jì)算,并以過去一段時(shí)間齒輪逐日累積損傷總程度作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),對(duì)未來一段時(shí)間內(nèi)的逐日累積損傷進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)剩余壽命進(jìn)行估算,使基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)方法與故障模型有效結(jié)合,驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。 【關(guān)鍵詞】：趨勢(shì)預(yù)測(cè) 齒輪箱 風(fēng)電機(jī)組 剩余壽命
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TM315
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.3.1 診斷分析方法研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3.2 趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法研究現(xiàn)狀14-16
• 1.4 論文主要研究?jī)?nèi)容16-18
• 1.4.1 主要研究工作16
• 1.4.2 本文結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱失效模式與故障類型18-34
• 2.1 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱結(jié)構(gòu)18-19
• 2.2 齒輪箱失效模式19-23
• 2.2.1 疲勞模式19-20
• 2.2.2 磨損模式20-21
• 2.2.3 過載模式21-22
• 2.2.4 腐蝕模式22-23
• 2.3 典型故障類型23-28
• 2.3.1 齒輪故障23-25
• 2.3.2 軸承故障25-26
• 2.3.3 軸系故障26-28
• 2.4 齒輪故障實(shí)例與仿真28-34
• 2.4.1 齒輪振動(dòng)機(jī)理28-29
• 2.4.2 齒輪故障實(shí)例—斷齒29-31
• 2.4.3 故障仿真案例—齒輪分布式點(diǎn)蝕故障31-34
• 第三章 故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究方法34-42
• 3.1 預(yù)測(cè)理論介紹34
• 3.2 趨勢(shì)預(yù)測(cè)前提假設(shè)34-36
• 3.3 趨勢(shì)預(yù)測(cè)流程36-42
• 3.3.1 信號(hào)采集36
• 3.3.2 信號(hào)處理與特征值提取36-37
• 3.3.3 主分量分析37-38
• 3.3.4 數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)38
• 3.3.5 振動(dòng)閾值設(shè)定38-39
• 3.3.6 故障診斷與模型匹配39-40
• 3.3.7 基于模型的故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)40
• 3.3.8 剩余壽命估算40-42
• 第四章 基于數(shù)據(jù)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法42-68
• 4.1 時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法43-50
• 4.1.1 概述43-45
• 4.1.2 ARMA模型45-47
• 4.1.3 預(yù)測(cè)步驟47
• 4.1.4 實(shí)例分析47-50
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型50-59
• 4.2.1 概述50
• 4.2.2 BP模型50-52
• 4.2.3 預(yù)測(cè)步驟52-53
• 4.2.4 實(shí)例分析53-59
• 4.3 灰色預(yù)測(cè)模型59-64
• 4.3.1 概述59-60
• 4.3.2 GM(1,1)模型60-62
• 4.3.3 預(yù)測(cè)步驟62-63
• 4.3.4 實(shí)例分析63-64
• 4.4 實(shí)例故障信號(hào)驗(yàn)證64-66
• 4.4.0 不同預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)結(jié)果64-65
• 4.4.1 閾值設(shè)定65
• 4.4.2 剩余壽命65-66
• 4.5 小結(jié)66-68
• 第五章 基于疲勞失效模型的趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法68-78
• 5.1 概述68-70
• 5.2 理論介紹70-72
• 5.3 預(yù)測(cè)步驟72-75
• 5.4 實(shí)例分析75-77
• 5.5 小結(jié)77-78
• 第六章 結(jié)論與展望78-80
• 6.1 結(jié)論78
• 6.2 展望78-80
• 參考文獻(xiàn)80-85
• 附錄1 典型故障類型特征一覽表85-86
• 附錄2 幾種著名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)86-87
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果87-88
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作88-89
• 致謝89

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