基于LabVIEW的风电机组振动信号分析方法的研究

【摘要】：随着工业化进程越来越快,人类所使用的能源也变得越来越少,清洁能约可利用率且方便的风能随之发展迅猛,风电机组如何能够安全、稳定、高效的运行,具有更高的发电率,对风电机组进行故障诊断,及时的发现故障,是现在迫切需要解决的问题。针对风电机组振动信号分析方法研究,研究出相对比较可靠的分析方法,是故障诊断的重要前提。本文就针对风电机组的振动信号分析方法在Lab VIEW软件中进行了研究,主要展开了以下工作:(1)通过现有风电机组常见故障及故障发生次数和停机时间所占比率资料总结,得出风电机组齿轮箱作为主要故障,对其振动信号特征以及工作情况下特征频率进行了描述和计算,作为故障分析时的有力依据。(2)针对现在风电机组振动信号分析方法,常用的分析方法,时域分析、频域分析进行了研究,时—频分析方法做了对比研究,整合出有效的分析方法,即倒频谱、包络谱结合小波变换的分析方法。(3)基于LabVIEW软件设计出数据管理模块以及数据分析模块,数据管理模块对数据进行读取与保存,以供离线分析;数据分析模块包括时域分析模块、倒频谱分析、包络谱分析以及小波分析模块,然后通过实例验证系统可靠性。 【关键词】：风电机组振动分析 LabVIEW 倒频谱 包络谱 小波变换
【学位授予单位】：新疆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要2-3
• Abstract3-6
• 第1章 绪论6-13
• 1.1 选题背景及其意义6-7
• 1.2 风电机组的故障诊断技术发展现状7-11
• 1.2.1 风电机组故障诊断系统发展现状7-9
• 1.2.2 风电机组故障特征提取研究现状9-11
• 1.3 本文研究的主要内容11-13
• 第2章 大型风力发电机组的基本结构及振动信号特征13-23
• 2.1 大型风力发电机组的基本组成13-15
• 2.2 风电机组的主要振动故障点15-16
• 2.3 大型风电机组齿轮箱故障振动信号特征16-19
• 2.4 大型风力电机组齿轮箱振动特征频率19-22
• 2.5 本章小结22-23
• 第3章 风电机组的振动信号分析方法研究23-36
• 3.1 传统分析方法的研究23-28
• 3.1.1 时域分析方法23-24
• 3.1.2 频域分析方法24-26
• 3.1.3 倒频谱分析26-27
• 3.1.4 包络谱分析27-28
• 3.2 现代分析方法的研究28-34
• 3.2.1 短时傅立叶变换29-31
• 3.2.2 小波变换分析31-34
• 3.3 分析方法的对比研究34-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第4章 LabVIEW软件系统设计36-48
• 4.1 LabVIEW集成开发环境36-38
• 4.2 数据管理模块设计38-41
• 4.2.1 读取数据模块设计39-40
• 4.2.2 保存数据模块设计40-41
• 4.3 数据分析模块设计41-47
• 4.3.1 时域分析41-44
• 4.3.2 频谱、倒频谱及包络谱模块设计44-46
• 4.3.3 LabVIEW调用MATLAB实现小波变换46-47
• 4.4 本章小结47-48
• 第5章 基于LabVIEW风电机组振动信号分析系统验证48-56
• 5.1 频谱、相位谱、功率谱及时域指标分析实例验证49-51
• 5.2 倒频谱、包络谱结合小波变换分析实例验证51-55
• 5.3 本章小结55-56
• 第6章 结论与展望56-58
• 6.1 结论56
• 6.2 展望56-58
• 参考文献58-60
• 致谢60-62

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