基于证据理论的风电机组故障信息融合诊断方法
基于证据理论的风电机组故障信息融合诊断方法【摘要】:风力发电作为新能源的主要代表,在电网中的比重越来越高,如何在风机出现故障之后能够有效地进行故障诊断,并及时切除故障是风电领域研究
【学位授予单位】:上海电机学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM315
【目录】:
- 摘要3-5
- ABSTRACT5-9
- 第一章 绪论9-16
- 1.1 论文研究背景与意义9-10
- 1.2 风电系统故障诊断技术现状与发展趋势10-12
- 1.2.1 国内研究现状10-11
- 1.2.2 国外研究现状11-12
- 1.3 基于证据理论的信息融合方法在故障诊断中的应用12-13
- 1.3.1 信息融合方法在故障诊断中的应用及意义12
- 1.3.2 证据理论在故障诊断中的应用12-13
- 1.4 论文研究的主要内容及结构安排13-16
- 1.4.1 论文的主要研究内容13-14
- 1.4.2 论文的结构安排14-16
- 第二章 基于证据理论的多源信息融合方法16-38
- 2.1 引言16
- 2.2 信息融合技术16-18
- 2.2.1 信息融合技术的概念和定义17
- 2.2.2 信息融合的基本原理及模型17-18
- 2.3 D-S 证据理论的代数基础理论18-25
- 2.3.1 证据理论及相关定义18-20
- 2.3.2 Dempster 组合规则20-21
- 2.3.3 证据理论的决策准则21-22
- 2.3.4 证据理论应用举例22-24
- 2.3.5 基于证据理论的故障信息融合诊断框架24-25
- 2.4 证据理论在风电机组故障诊断中的应用及存在的问题25-27
- 2.5 风力发电机组结构及主要故障27-36
- 2.5.1 滚动轴承故障30-33
- 2.5.2 发电机故障33-35
- 2.5.3 齿轮箱故障35-36
- 2.6 风力发电机组故障诊断方法综述36-37
- 2.7 本章小结37-38
- 第三章 基于证据熵的多源组合规则在风力发电机轴承故障诊断中的应用38-52
- 3.1 引言38-39
- 3.2 基于加权思想的证据合成方法39-42
- 3.2.1 熵权修改规则39-40
- 3.2.2 基于熵权的证据合成方法40
- 3.2.3 数值实例40-42
- 3.3 基于证据熵的风力发电机轴承故障诊断方法42-43
- 3.4 风力发电机轴承故障诊断实例43-51
- 3.4.1 灰色理论相关概念43-44
- 3.4.2 基于灰色关联度的 BPA 获取方式44-45
- 3.4.3 基于证据熵的多源组合规则在风力发电机轴承中的应用45-51
- 3.5 本章小结51-52
- 第四章 基于聚类中心化的风力发电机故障诊断方法52-62
- 4.1 引言52-53
- 4.2 基于聚类中心化的 BPA 获取方式53-54
- 4.3 基于灰色关联与聚类中心化的证据获取案例分析54-55
- 4.4 基于聚类中心化的时空域信息融合方法55-58
- 4.4.1 时空域信息融合方法55-56
- 4.4.2 基于聚类中心化的信息融合诊断流程56-57
- 4.4.3 故障诊断的决策准则57-58
- 4.5 风力发电机故障诊断实例58-60
- 4.6 本章小结60-62
- 第五章 总结与展望62-64
- 5.1 论文总结62-63
- 5.2 展望63-64
- 参考文献64-69
- 致谢69-70
- 攻读硕士学位期间取得的研究成果70
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