基于状态监测信息的风电机组齿轮箱故障预测研究

【摘要】：近些年来,风电成为世界上发展最快的可再生能源,据政府计划,到2020年我国风电的装机容量将达到30GW。风力发电机组的复杂性,而且风电厂多地处偏远,甚至位于海上,使设备的维修费用成为目前风电厂的最大支出之一。因此针对风力发电设备的维修需要更为有效地维修策略。如果在故障发生前做出预测,就能够提前制定检修计划,合理的安排检修人员与物资,减少因风电机组突然停机造成的损失,保证机组正常持续运行。因此,研究改进风电机组关键部件的故障预测算法,对降低风电场运行、检修成本和提高风电机组运行可靠性具有重大意义。 本文首先介绍了风机组成及风机状态监测现状,着重介绍了风机齿轮箱的运行、维护及发生故障的主要形式。在对风机进行有效监测获取实时监测信息的基础上,引入两种状态预测算法——改进灰色算法和时间序列法,分析了它们的预测特点及适用范围。首先将改进灰色预测算法应用于风机齿轮箱监测温度数据的实时预测,提前预知了温度的变化,结合经验阈值,做出风机停机的决策。接着,本文运用时间序列分析方法进温度预测,并将其与决策技术——统计过程控制结合起来,来进行风机齿轮箱故障预测判别,根据统计控制图显示结果,可以可靠的获取齿轮箱故障的信息。最后,本文利用所述理论和算法对北方某风场的实际风机运行监控数据进行分析,取得了预期的效果,证明了本文算法的有效性 【关键词】：风力发电机组 故障预测 改进灰色预测 时间序列法 统计过程控制
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-8
• 第1章 绪论8-12
• 1.1 选题背景及意义8-9
• 1.2 风电机组故障预测技术国内外研究现状9-10
• 1.2.1 国外研究现状9-10
• 1.2.2 国内研究现状10
• 1.3 本课题的主要研究内容10-12
• 第2章 风电机组的基本结构和常见故障12-19
• 2.1 风力发电机组概述12-13
• 2.2 风机齿轮箱介绍13-15
• 2.3 风电机组的状态监控15-18
• 2.3.1 电力参数监测15-16
• 2.3.2 风力参数监测16-17
• 2.3.3 机组状态参数监测17-18
• 2.3.4 各种反馈信号的检测18
• 2.4 本章小结18-19
• 第3章 基于改进灰色预测算法的风机齿轮箱故障预测19-31
• 3.1 改进灰色预测技术19-22
• 3.1.1 几个基本概念19
• 3.1.2 GM(1,1)灰色预测模型19-21
• 3.1.3 GM(1,1)模型在齿轮箱温度预测中的应用和改进21-22
• 3.2 基于改进灰色模型的齿轮箱故障预测仿真分析22-29
• 3.3 本章小结29-31
• 第4章 基于统计过程控制方法的齿轮箱故障预测31-47
• 4.1 时间序列预测算法及ARIMA模型31-34
• 4.1.1 关于时间序列模型的几个概念31-32
• 4.1.2 时间序列分析的主要模型32-33
• 4.1.3 ARIMA模型辨识和齿轮箱温度预测33-34
• 4.2 故障预测的统计过程控制方法34-38
• 4.2.1 统计过程控制原理概述34-35
• 4.2.2 统计控制图在齿轮箱温度残差分析中的应用35-38
• 4.3 基于ARIMA模型和统计过程控制的齿轮箱的故障预测仿真分析38-45
• 4.4 本章小结45-47
• 第5章 结论与展望47-48
• 5.1 结论47
• 5.2 展望47-48
• 参考文献48-50
• 攻读学位论文期间发表文章50-51
• 攻读硕士学位期间参加的科研工作51-52
• 致谢52

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