风电机组状态监测与故障诊断系统的设计与实现
风电机组状态监测与故障诊断系统的设计与实现【摘要】:随着能源危机的加深,各国都在大力发展清洁能源技术,作为一种相对成熟的可再生能源技术,近年来风力发电发展迅速,无论是风机发电量还是
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM315;TM307
【目录】:
- 摘要4-6
- Abstract6-12
- 第1章 绪论12-16
- 1.1 论文研究背景及意义12-13
- 1.2 风力发电机组故障诊断发展现状13-14
- 1.3 本文的主要研究内容14-15
- 1.4 本章小结15-16
- 第2章 风力发电机齿轮箱的故障原理分析16-24
- 2.1 风力发电机结构16-17
- 2.2 风力发电机齿轮箱结构17-18
- 2.3 齿轮故障及振动信号产生18-21
- 2.3.1 齿轮的啮合频率18-19
- 2.3.2 齿轮振动信号的调制19-20
- 2.3.3 齿轮故障形式及信号特征20-21
- 2.4 轴承故障及振动信号产生21-22
- 2.4.1 齿轮箱中滚动轴承的振动机理21
- 2.4.2 轴承故障频率21-22
- 2.5 本章小结22-24
- 第3章 基于小波包神经网络的故障诊断算法分析24-42
- 3.1 常用的故障算法介绍24-26
- 3.1.1 时域分析24-25
- 3.1.2 频域分析25-26
- 3.2 小波包分析26-33
- 3.2.1 小波变换原理27-30
- 3.2.2 小波消噪30-32
- 3.2.3 小波包变换32-33
- 3.3 BP 神经网络33-38
- 3.3.1 神经元特性33-34
- 3.3.2 神经网络结构34-35
- 3.3.3 BP 神经网络的建立35-38
- 3.4 基于小波包和 BP 神经网络的齿轮箱故障诊断模型38-41
- 3.4.1 小波包和 BP 神经网络的结合方式38-39
- 3.4.2 基于小波包的振动信号特征向量提取39-40
- 3.4.3 基于 BP 神经网络的智能故障诊断40-41
- 3.5 本章小结41-42
- 第4章 基于虚拟仪器的齿轮箱故障诊断系统开发42-62
- 4.1 虚拟仪器技术介绍42-43
- 4.2 系统整体设计43
- 4.3 齿轮箱实验台设计43-44
- 4.4 基于 PXI 平台的振动信号采集44-50
- 4.4.1 PXI 平台总体设计44-46
- 4.4.2 振动信号采集46-47
- 4.4.3 转速信号采集47-49
- 4.4.4 采集的触发同步问题49-50
- 4.5 基于 DataSocket 技术的数据传输50-52
- 4.6 监控中心软件实现52-60
- 4.6.1 BP 网络训练模块53-55
- 4.6.2 BP 网络诊断启停模块55-57
- 4.6.3 数据保存启停模块57-58
- 4.6.4 离线分析模块58-60
- 4.6.5 数据采集启停模块60
- 4.6.6 系统退出60
- 4.7 本章小结60-62
- 第5章 故障诊断实例分析62-68
- 5.1 数据的小波消噪处理62-63
- 5.2 故障特征向量提取63-65
- 5.3 BP 网络诊断分析65-67
- 5.4 本章小结67-68
- 第6章 总结与展望68-70
- 6.1 总结68-69
- 6.2 展望69-70
- 参考文献70-78
- 作者简介及在学期间所取得的科研成果78-80
- 致谢80
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