风电机组振动监测与故障诊断系统研究
风电机组振动监测与故障诊断系统研究【摘要】:随着世界许多国家大规模发展风电计划的制定及实施,风电行业经过几年高速增长之后,也迎来了成长的烦恼。虽然风力发电机的设计及制造技术已日臻完
【学位授予单位】:广东工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TM315;TP277
【目录】:
- 摘要4-6
- ABSTRACT6-8
- 目录8-11
- CONTENTS11-15
- 第一章 绪论15-25
- 1.1 研究背景及意义15-17
- 1.2 风力发电机组振动监测与故障诊断技术研究现状17-23
- 1.2.1 特征提取与故障诊断技术现状18-21
- 1.2.2 风力发电机组振动监测与故障诊断系统研究现状21-23
- 1.3 课题来源23
- 1.4 论文主要研究内容及结构安排23-25
- 第二章 风电机组基本结构与典型故障分析25-41
- 2.1 风力发电机的组成结构和工作原理25-27
- 2.2 风电机组常见故障分析27-31
- 2.3 风电机组齿轮箱常见故障类型与信号特征31-40
- 2.3.1 齿轮典型故障与信号特征32-34
- 2.3.2 轴承典型故障与信号特征34-36
- 2.3.3 低速轴及高速轴的典型故障与信号特征36-37
- 2.3.4 齿轮箱典型部件的特征频率计算37-40
- 2.4 小结40-41
- 第三章 风电机组振动信号特征提取41-51
- 3.1 传统的故障特征提取方法41-46
- 3.1.1 信号的幅域分析方法41-43
- 3.1.2 信号的时域分析方法43
- 3.1.3 信号的频域分析方法43-44
- 3.1.4 齿轮箱振动信号特征提取实例分析44-46
- 3.2 振动信号特征提取的时频域分析方法46-50
- 3.2.1 小波包基本原理47-48
- 3.2.2 小波包能量特征提取48-50
- 3.3 小结50-51
- 第四章 基于遗传算法和支持向量机的齿轮箱故障诊断51-67
- 4.1 统计学习理论51-53
- 4.1.1 机器学习的基本方法51-52
- 4.1.2 经验风险最小化原则52
- 4.1.3 VC维52-53
- 4.1.4 结构风险最小化原则53
- 4.2 支持向量机基木理论53-58
- 4.2.1 线性可分支持向量机54-56
- 4.2.2 核特征空间的非线性映射算法56
- 4.2.3 非线性支持向量机56-58
- 4.3 支持向量机故障诊断模型的建立58-60
- 4.3.1 选择训练集58
- 4.3.2 特征向量选择58-59
- 4.3.3 核函数的选择59
- 4.3.4 模型参数选择59-60
- 4.4 遗传算法60-63
- 4.4.1 遗传算法的原理60-61
- 4.4.2 遗传算法优化支持向量机参数61-63
- 4.5 支持向量机在齿轮箱故障诊断中的应用63-65
- 4.6 小结65-67
- 第五章 风电机组振动监测与故障诊断系统设计67-89
- 5.1 系统需求分析67-68
- 5.2 系统功能设计68-71
- 5.2.1 信号采集功能69-70
- 5.2.2 状态监测及显示功能70
- 5.2.3 分析诊断功能70
- 5.2.4 存储查询功能70
- 5.2.5 其它功能70-71
- 5.3 系统结构与实现71-72
- 5.4 风电机组测点布置72-74
- 5.5 传感器的选用与安装74-76
- 5.5.1 传感器的选用74-75
- 5.5.2 传感器的安装75-76
- 5.6 下位机硬件选型与软件设计76-79
- 5.6.1 下位机硬件选型76-78
- 5.6.2 下位机软件设计78-79
- 5.7 上位机系统软件设计79-88
- 5.7.1 振动监测与故障诊断流程79-80
- 5.7.2 风电机组振动监测80-82
- 5.7.3 频谱分析诊断82-83
- 5.7.4 支持向量机故障诊断83-85
- 5.7.5 诊断报告输出85-87
- 5.7.6 数据存储与展示87-88
- 5.8 本章小结88-89
- 总结与展望89-91
- 1、总结89-90
- 2、展望90-91
- 参考文献91-98
- 攻读学位期间发表的论文98-100
- 致谢100
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