风电监测系统中数据集成与分析方法研究
风电监测系统中数据集成与分析方法研究【摘要】:风力发电是近年来国内外发展较快的一门开发新能源的技术,风电状态监测系统的研究与应用对于保证风电设备的正常运行、避免巨大的经济损失有着重
【学位授予单位】:北京化工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TM614
【目录】:
- 摘要5-7
- ABSTRACT7-16
- 第一章 绪论16-22
- 1.1 课题研究背景16-17
- 1.2 国内外研究现状及发展趋势17-18
- 1.2.1 国外研究现状及发展趋势17
- 1.2.2 国内研究现状和发展趋势17-18
- 1.3 课题研究的意义18-19
- 1.4 课题研究的主要内容19-22
- 第二章 风电系统结构22-28
- 2.1 风力发电的工作过程22
- 2.2 风电系统总体组成22-27
- 2.2.1 风力机的结构组成22-24
- 2.2.2 风电控制系统24-25
- 2.2.3 数据采集单元25-26
- 2.2.4 风电状态监测系统26-27
- 2.3 小结27-28
- 第三章 风电状态监测系统数据集成28-46
- 3.1 引言28
- 3.2 风电控制系统的数据采集28-32
- 3.2.1 OPC接口29-30
- 3.2.2 气象系统参数30
- 3.2.3 风力机系统参数30-32
- 3.3 MCM电机监测仪的数据采集32-33
- 3.4 数据采集单元的数据采集33-39
- 3.4.1 基于Zigbee协议的无线传感器网络34-35
- 3.4.2 声发射信号特征参数35-37
- 3.4.3 振动信号特征参数37-39
- 3.5 数据库设计39-43
- 3.5.1 数据库技术概述39-40
- 3.5.2 数据库结构设计40-43
- 3.6 数据站软件平台设计43-44
- 3.7 小结44-46
- 第四章 声发射信号分析与处理方法研究46-66
- 4.1 引言46
- 4.2 声发射信号分析技术46-47
- 4.3 声发射信号处理47-64
- 4.3.1 用小波分析实现声发射信号预处理47-51
- 4.3.2 声发射信号的特征参数分析51-52
- 4.3.3 声发射信号定位分析52-59
- 4.3.4 裂纹扩展情况分析59-64
- 4.4 小结64-66
- 第五章 振动信号分析与处理方法研究66-86
- 5.1 引言66
- 5.2 滚动轴承的故障特征频率66-68
- 5.3 基于包络谱分析的故障识别68-76
- 5.3.1 包络谱分析原理68
- 5.3.2 滤波处理68-70
- 5.3.3 增加窗函数70-71
- 5.3.4 希尔伯特变换71-72
- 5.3.5 分析结果72-76
- 5.4 基于神经网络的故障识别76-84
- 5.4.1 BP算法的数学描述76-78
- 5.4.2 改进的BP算法78-80
- 5.4.3 分析结果80-84
- 5.5 小结84-86
- 第六章 风电状态监测系统数据集成和分析软件设计86-94
- 6.1 系统数据集成和分析总体结构86-87
- 6.2 系统数据集成和分析软件详细设计87-89
- 6.3 系统实现界面89-93
- 6.3.1 数据集成接口89
- 6.3.2 状态参数显示89-90
- 6.3.3 MCM电机监测仪中的参数显示90-92
- 6.3.4 波形信号分析92-93
- 6.4 小结93-94
- 第七章 结论与展望94-96
- 7.1 本文的主要工作及成果94
- 7.2 进一步工作建议94-96
- 参考文献96-100
- 致谢100-102
- 研究成果及发表的学术论文102-104
- 作者和导师简介104-105
- 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书105-106
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