首页 > 学术论文

风电机组状态监测与故障诊断系统的设计与实现

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 19:01:25
热度:

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

【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新增装机容量都有着大幅度的增长。然而风电建设快速推进的同时,也带来了一系列的挑战,突出的表现就是风电机组的质量问题频发,严重影响正常的生产发电工作,造成巨大的经济损失。因此开发针对风电机组的在线监测与故障预警系统显得尤为必要与迫切。 风力发电机作为一种大型的旋转机械,长期处在野外恶劣的工作环境中,故障易发,齿轮箱作为风机内传动系统的核心部件,持续受到交变的冲击力和重载荷,更是故障的高发部位。因此本文着重研究风电机组的齿轮箱故障诊断问题。 齿轮箱常见的故障有齿轮断齿、轴承内外圈损坏、轴不平衡等,当这些故障存在时,会引起齿轮箱振动信号的调制问题。不同部位的故障会引起不同的振动信号特征频率,同一部位不同程度的故障会引起不同程度的振动幅值,通过对发生故障的振动信号进行分析,可以对齿轮箱的健康状态做出相应的评估。风机齿轮箱内的结构和受力情况都很复杂,导致获得的齿轮箱振动信号也十分的复杂,因此往往需要专业的技术人员才能完成对设备的故障判断,受制于不同技术人员经验技能的限制,不同人判断的结果往往会有很大差别,而且效率低下。为了解决上述问题,本文拟采用基于BP神经网络的智能故障诊断技术。本文的主要研究内容分为以下几个方面: 第一,研究了风力发电机齿轮箱的结构,明确了齿轮箱内产生振动的机理,重点研究了齿轮箱内齿轮、轴承发生故障时的振动信号形式及振动特点。 第二,源于风机齿轮箱内的受力情况变化复杂,齿轮箱内的振动信号属于典型的非平稳信号,本文研究了针对振动信号的处理算法,包括时域分析算法,频域分析算法及时频分析算法,通过对比它们的特点,最终确定了利用小波包分解的方法,提取齿轮箱内的故障信号特征值。齿轮箱在发生故障时,必然会引起振动能量的变化,不同的故障会引起不同频带能量的变化,基于这个特点,利用小波包分析方法,计算不同频带的能量变化。 第三,为了提高齿轮箱故障诊断的效率和准确性,本文研究了BP神经网络在此方面的应用。BP神经网络作为一种成熟的前向网络,非线性映射能力强,结构相对简单,但是网络的训练学习效果却非常好,本系统结合小波包方法提取的故障特征,将这些特征值送入BP神经网络进行训练和诊断,可以实现故障的智能诊断。 第四,基于实验室现有的齿轮箱实验台,开发了一套完整的在线监测与故障诊断系统软件。软件基于虚拟仪器的理念开发,采用LabVIEW编程语言,编制了良好的人机交互界面,完成了振动信号数据的采集、传输、处理和保存等一系列功能。 本文研究了齿轮箱故障的原理,确定了基于小波包分解和BP神经网络为核心的故障处理算法,采用LabVIEW及MATLAB混合编程技术开发了一套齿轮箱在线监测及故障诊断系统,系统能够对齿轮箱内的故障类型做出准确判断,具有一定的实用性。 【关键词】:风力发电机 齿轮箱 故障诊断 神经网络 小波包 虚拟仪器
【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


您可以在本站搜索以下学术论文文献来了解更多相关内容

齿轮箱振动源信号分离系统软件设计与实现    刘仲宇;周晓峰;叶红仙;项文娟;杨世锡;

基于小波包与改进BP神经网络的齿轮故障诊断    时建峰;时军;时伟;周明;李增贺;

基于小波分析齿轮箱故障诊断研究    孙俊伟;张亚;

基于递推参数辨识的齿轮箱故障在线检测    原菊梅;潘宏侠;

基于小波包能量谱齿轮振动信号的分析与故障诊断    王江萍;孙文莉;

基于阶次跟踪和BP网络的齿轮箱故障模式识别    栾军英;康海英;郑海起;曹进华;

基于小波包变换的齿轮箱降噪方法研究    任学平;王培;

齿轮箱故障诊断中小波技术的应用    刘勇兰;

汽车变速箱齿轮磨损的分形预测研究    张斌;

现场齿轮箱内齿轮故障的振动法诊断    王萍辉

高精度硬齿面舰船齿轮箱技术应用    曹云;

H329齿轮箱齿轮轴振动的分析    王飏;

小波技术与神经网络在齿轮诊断中的应用    田延安;王建文;杨莉;

主轴及齿轮箱锁紧盘设计强度校核    张林中;代海涛;

基于关联维数的齿轮裂纹监测研究    冯志鹏;Ming J.Zuo;褚福磊;

JD31-400压力机平衡缸修复和齿轮箱安装的改造    陈襄清;张淑平;

齿轮故障诊断的原理及应用    赵章焰;

循环自相关函数在齿轮箱故障诊断中的应用    金大玮;李建桥;贾民平;

风电齿轮箱振动信号的倒频谱分析    滕伟;武鑫;高青风;柳亦兵;

基于频谱分析的矫直机齿轮箱故障诊断    潘紫微;戚晓利;

高炉水冷齿轮箱在线监测系统推出    牟玉红段小朋

杭齿:多举措推进齿轮箱技术创新    金小萍

南高齿首批消防泵齿轮箱试行成功    萧芳雯

南京高齿冲刺全球风电齿轮箱前三强    秦宵喊

重齿增产风电齿轮箱     刘荣进

北京重齿齿轮箱销售有限公司正式挂牌成立    记者 魏国林

重庆齿轮箱公司在武汉成立全资销售公司    驻四川记者 杨贵全 通讯员 高志强

GE进军国内风机齿轮箱市场    记者 韩晓霞

重齿新标志正式发布    齿暄

企业百事 纳税为先    孙勇坚 邵辉

柔性销轴式风电齿轮箱动力学研究    徐向阳

小波分析在旋转机械故障诊断中的应用    傅瑜

齿轮箱不解体诊断技术研究    王新晴

循环平稳和解调频技术在故障诊断中的研究和应用    何俊

基于循环平稳的滚动轴承及齿轮微弱故障特征提取应用研究    毕果

基于多尺度线调频小波路径追踪的机械故障诊断方法研究    罗洁思

基于粒子群优化的齿轮箱智能故障诊断研究    魏秀业

振动信号处理技术在直升机齿轮箱故障诊断中的应用    沈国际

基于子系统分析的多维耦合系统功率流传递特性研究    张蔚波

机械系统故障信号特征提取技术研究    余红英

风力发电机组齿轮箱早期故障诊断方法研究    张亮

关于风电机齿轮箱传动系统振动特性的分析研究    付松

基于虚拟仪器的大型高速齿轮箱故障诊断系统研究    陈晗霄

某船用齿轮箱的动态特性分析和优化研究    薛显光

大型风力发电机齿轮箱动力学分析    许琦

基于神经网络的齿轮箱智能故障诊断技术的研究    张捷

兆瓦级以上风电齿轮箱传动系统的结构与性能研究    杨绍波

齿轮箱系统耦合动态特性研究    罗家元

基于小波分析的齿轮箱故障诊断技术的研究和应用    邢钧

风机齿轮箱监测诊断系统的研究与实现    祝儒德