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风电监测系统中数据集成与分析方法研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 19:09:30
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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

【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要的意义。对风电系统中的重要部件实时监测其运行状态,并进行状态预测,同时依据设备运行状态将维修方式从例行维修和事后维修转变为预测性维修具有较大的现实意义。 本课题以风力发电系统为研究对象,研究集成各数据采集单元、风机控制系统等各个设备的数据定义及传输协议,建立数据站集成风机状态特征信号、运行参数以及运行状况等信息,并对所有数据进行预处理及融合,并完成状态的初步识别诊断。本论文主要从以下三方面开展了研究:(1)对风电监测系统中的各类数据进行分类定义,建立数据站集成各类数据源的状态数据,包括声发射信号和振动信号无线采集单元数据格式和主要特征分析,以及风电控制系统的运行信息及风机主要参数。(2)声发射信号分析方法研究:主要包括对声发射信号的参数分析,根据分析结果对风轮裂纹进行定位,并深入分析裂纹的发展趋势,对是否需要维修做出判断。 (3)振动信号分析方法研究:振动信号分析的方法很多,本论文主要采用包络谱分析技术提取振动信号的故障特征,采用神经网络的故障识别方法实现故障精确诊断。 本文应用C#开发了风电无线监测系统数据站软件和信号分析及诊断系统软件,并在实验室搭建了风机监测系统平台,对该软件进行测试,测试结果表明系统能够准确的实现各类数据的集成采集和传输,进而通过对各种信号进行分析以实现状态监测和故障诊断。 【关键词】:风电系统 状态监测 数据站 声发射信号 振动信号
【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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