大型风电机组状态监测与智能故障诊断系统研究
大型风电机组状态监测与智能故障诊断系统研究【摘要】:风力发电近年来在全球发展十分迅猛,总装机容量连年刷新纪录。在全球风电大发展的同时,产生了一系列亟待解决的问题。由于风电机组长期工
【学位授予单位】:山西大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM315
【目录】:
- 中文摘要8-9
- ABSTRACT9-11
- 第一章 绪论11-19
- 1.1 论文研究背景及意义11-13
- 1.2 国内外研究现状13-17
- 1.2.1 国外研究现状13-15
- 1.2.2 国内研究现状15-17
- 1.3 课题研究的主要内容17-19
- 第二章 风电机组故障诊断模拟实验台的研制19-22
- 2.1 风电机组故障诊断模拟实验台的设计与构成19-20
- 2.2 风电机组故障诊断模拟实验台的功能20-21
- 2.3 本章小结21-22
- 第三章 风电机组故障智能诊断方法研究22-48
- 3.1 改进型小波包结合包络谱的风电机组故障诊断22-41
- 3.1.1 小波的基本原理22-24
- 3.1.2 马拉特塔式算法24-25
- 3.1.3 小波包算法25-27
- 3.1.4 小波包算法的缺陷27-29
- 3.1.5 小波包算法的改进29-32
- 3.1.6 改进型小波包算法的仿真验证32-34
- 3.1.7 包络谱34-35
- 3.1.8 改进型小波包结合包络谱的故障诊断模型35-37
- 3.1.9 改进型小波包结合包络谱的实验验证37-41
- 3.2 改进小波包联合PNN(概率神经网络)的风电机组故障诊断41-46
- 3.2.1 小波包频带能量谱42-43
- 3.2.2 概率神经网络43-44
- 3.2.3 改进型小波包频带能量谱联合PNN的风电故障诊断模型44-45
- 3.2.4 改进型的小波包联合PNN的实验验证45-46
- 3.3 本章小结46-48
- 第四章 大型风电机组状态监测与故障诊断系统研究48-63
- 4.1 大型风电机组状态监测与故障诊断系统的整体设计48-49
- 4.2 数据采集与分析系统49-54
- 4.2.1 传感器的选型49-51
- 4.2.2 监测测点的选择51-52
- 4.2.3 采集仪及故障诊断软件算法设计52-54
- 4.3 现场监控系统54-56
- 4.3.1 现场监控系统的运行环境和架构54
- 4.3.2 状态监测与故障诊断系统的界面设计54-56
- 4.4 远程监控系统56
- 4.5 风场测试56-62
- 4.5.1 现场设备安装56-60
- 4.5.2 现场测试结果60-62
- 4.6 本章小结62-63
- 第五章 研究总结及展望63-65
- 5.1 创新点63
- 5.2 本文的研究成果63-64
- 5.3 展望64-65
- 参考文献65-70
- 攻读学位期间取得的研究成果70-71
- 致谢71-72
- 个人简况及联系方式72-73
- 承诺书73-74
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