基于狀態(tài)監(jiān)測信息的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)測研究

【摘要】：近些年來,風(fēng)電成為世界上發(fā)展最快的可再生能源,據(jù)政府計劃,到2020年我國風(fēng)電的裝機(jī)容量將達(dá)到30GW。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的復(fù)雜性,而且風(fēng)電廠多地處偏遠(yuǎn),甚至位于海上,使設(shè)備的維修費用成為目前風(fēng)電廠的最大支出之一。因此針對風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的維修需要更為有效地維修策略。如果在故障發(fā)生前做出預(yù)測,就能夠提前制定檢修計劃,合理的安排檢修人員與物資,減少因風(fēng)電機(jī)組突然停機(jī)造成的損失,保證機(jī)組正常持續(xù)運行。因此,研究改進(jìn)風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件的故障預(yù)測算法,對降低風(fēng)電場運行、檢修成本和提高風(fēng)電機(jī)組運行可靠性具有重大意義。 本文首先介紹了風(fēng)機(jī)組成及風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測現(xiàn)狀,著重介紹了風(fēng)機(jī)齒輪箱的運行、維護(hù)及發(fā)生故障的主要形式。在對風(fēng)機(jī)進(jìn)行有效監(jiān)測獲取實時監(jiān)測信息的基礎(chǔ)上,引入兩種狀態(tài)預(yù)測算法——改進(jìn)灰色算法和時間序列法,分析了它們的預(yù)測特點及適用范圍。首先將改進(jìn)灰色預(yù)測算法應(yīng)用于風(fēng)機(jī)齒輪箱監(jiān)測溫度數(shù)據(jù)的實時預(yù)測,提前預(yù)知了溫度的變化,結(jié)合經(jīng)驗閾值,做出風(fēng)機(jī)停機(jī)的決策。接著,本文運用時間序列分析方法進(jìn)溫度預(yù)測,并將其與決策技術(shù)——統(tǒng)計過程控制結(jié)合起來,來進(jìn)行風(fēng)機(jī)齒輪箱故障預(yù)測判別,根據(jù)統(tǒng)計控制圖顯示結(jié)果,可以可靠的獲取齒輪箱故障的信息。最后,本文利用所述理論和算法對北方某風(fēng)場的實際風(fēng)機(jī)運行監(jiān)控數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,取得了預(yù)期的效果,證明了本文算法的有效性 【關(guān)鍵詞】：風(fēng)力發(fā)電機(jī)組 故障預(yù)測 改進(jìn)灰色預(yù)測 時間序列法 統(tǒng)計過程控制
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目錄7-8
• 第1章 緒論8-12
• 1.1 選題背景及意義8-9
• 1.2 風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)測技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀10
• 1.3 本課題的主要研究內(nèi)容10-12
• 第2章 風(fēng)電機(jī)組的基本結(jié)構(gòu)和常見故障12-19
• 2.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組概述12-13
• 2.2 風(fēng)機(jī)齒輪箱介紹13-15
• 2.3 風(fēng)電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)控15-18
• 2.3.1 電力參數(shù)監(jiān)測15-16
• 2.3.2 風(fēng)力參數(shù)監(jiān)測16-17
• 2.3.3 機(jī)組狀態(tài)參數(shù)監(jiān)測17-18
• 2.3.4 各種反饋信號的檢測18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 第3章 基于改進(jìn)灰色預(yù)測算法的風(fēng)機(jī)齒輪箱故障預(yù)測19-31
• 3.1 改進(jìn)灰色預(yù)測技術(shù)19-22
• 3.1.1 幾個基本概念19
• 3.1.2 GM(1,1)灰色預(yù)測模型19-21
• 3.1.3 GM(1,1)模型在齒輪箱溫度預(yù)測中的應(yīng)用和改進(jìn)21-22
• 3.2 基于改進(jìn)灰色模型的齒輪箱故障預(yù)測仿真分析22-29
• 3.3 本章小結(jié)29-31
• 第4章 基于統(tǒng)計過程控制方法的齒輪箱故障預(yù)測31-47
• 4.1 時間序列預(yù)測算法及ARIMA模型31-34
• 4.1.1 關(guān)于時間序列模型的幾個概念31-32
• 4.1.2 時間序列分析的主要模型32-33
• 4.1.3 ARIMA模型辨識和齒輪箱溫度預(yù)測33-34
• 4.2 故障預(yù)測的統(tǒng)計過程控制方法34-38
• 4.2.1 統(tǒng)計過程控制原理概述34-35
• 4.2.2 統(tǒng)計控制圖在齒輪箱溫度殘差分析中的應(yīng)用35-38
• 4.3 基于ARIMA模型和統(tǒng)計過程控制的齒輪箱的故障預(yù)測仿真分析38-45
• 4.4 本章小結(jié)45-47
• 第5章 結(jié)論與展望47-48
• 5.1 結(jié)論47
• 5.2 展望47-48
• 參考文獻(xiàn)48-50
• 攻讀學(xué)位論文期間發(fā)表文章50-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研工作51-52
• 致謝52

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