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基于LabVIEW和分形理论的风电机组故障诊断系统研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 19:09:22
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基于LabVIEW和分形理论的风电机组故障诊断系统研究【摘要】:本论文根据风力发电在国内外的发展情况,以及风电机组的状态监测系统和故障诊断方面的研究现状,对机组传动系统的故障诊断方

【摘要】:本论文根据风力发电在国内外的发展情况,以及风电机组的状态监测系统和故障诊断方面的研究现状,对机组传动系统的故障诊断方法做了分析。应用美国国家仪器公司NI (National Instruments Corporation)的虚拟仪器技术和图形化编程语言LabVIEW8.5作为软件开发平台,尝试开发风电机组传动部分状态监测系统,并根据系统运行过程中所采集的振动信号对其具体运行状态做了详细分析。 论文主要由三部分组成:风电机组常见故障分析、分形理论在故障诊断中的实际应用和基于Lab VIEW的故障诊断系统的实现。根据风电机组尤其是齿轮箱部分的振动情况,对采集的振动信号进行分析,提取特征值,并利用分形理论进行分形维数的计算。在众多分形维数中,最终选择对吸引子不均匀性反应最为敏感的关联维数,将其用于非线性故障的特征提取。针对关联维数的计算,提出了状态距离函数的概念,以便于应用关联维数对系统运行状态和故障形式进行判断,找出故障原因。 最后,论文以图形化编程语言Lab VIEW为开发平台,对模拟输入振动信号的分析处理进行了应用仿真。其目的主要是对所采集的振动信号进行定量分析,并将数据以图表的形式显示出来,然后存储到相应的数据库中。经过对模拟信号的仿真分析,验证了该系统的可操作性,说明该系统具有深入研究和完善其现场应用的价值。 【关键词】:风电机组 故障诊断 虚拟仪器 LabVIEW 分形理论 关联维数
【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】:TM315;TH165.3
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-7
  • 目录7-10
  • 第1章 绪论10-18
  • 1.1 风力发电10-11
  • 1.2 全球风电发展现状11-14
  • 1.3 故障诊断的研究动态14-15
  • 1.4 分形理论的发展及应用15-16
  • 1.5 本课题的研究意义和主要内容16-18
  • 第2章 风电机组常见故障分析18-27
  • 2.1 风力发电机组介绍18-20
  • 2.1.1 风电机组结构介绍18-19
  • 2.1.2 风电机组故障统计19-20
  • 2.2 风力发电机组传动系统典型故障20-22
  • 2.2.1 风轮20
  • 2.2.2 齿轮箱20-21
  • 2.2.3 发电机21-22
  • 2.3 齿轮箱典型故障特点22-25
  • 2.3.1 不对中故障22
  • 2.3.2 不平衡故障22-23
  • 2.3.3 齿轮损坏23-24
  • 2.3.4 轴承损坏24
  • 2.3.5 轴损坏24-25
  • 2.4 本章小结25-27
  • 第3章 分形理论在故障诊断中的应用27-40
  • 3.1 分形理论概述27-29
  • 3.1.1 分形几何27
  • 3.1.2 混沌27-28
  • 3.1.3 混沌与分形的关系28-29
  • 3.1.4 吸引子29
  • 3.2 分形维数29-34
  • 3.2.1 Hausdorff维数30-31
  • 3.2.2 相似维数31
  • 3.2.3 盒计数维数31-32
  • 3.2.4 容量维数32
  • 3.2.5 关联维数32-34
  • 3.2.6 信息维数34
  • 3.3 关联维数在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用34-39
  • 3.3.1 重构相空间34-35
  • 3.3.2 关联维数的G-P算法35-36
  • 3.3.3 应用于故障诊断的关联维数改进算法36-37
  • 3.3.4 仿真诊断算例分析37-38
  • 3.3.5 分形诊断实例分析38-39
  • 3.4 本章小结39-40
  • 第4章 基于LabVIEW的故障诊断系统的实现40-54
  • 4.1 虚拟仪器技术与LabVIEW介绍40-42
  • 4.1.1 虚拟仪器的定义及发展历程40
  • 4.1.2 虚拟仪器与传统仪器的比较40-41
  • 4.1.3 LabVIEW简介41-42
  • 4.2 风电机组故障监测系统的软件设计与开发42-51
  • 4.2.1 数据采集模块42-44
  • 4.2.2 信号处理模块44-48
  • 4.2.3 故障诊断模块48-49
  • 4.2.4 数据管理模块49-51
  • 4.3 关联维数计算方法在LabVIEW中的实现51-53
  • 4.4 本章小结53-54
  • 第5章 结论与展望54-56
  • 5.1 结论54
  • 5.2 展望54-56
  • 参考文献56-59
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果59-60
  • 致谢60


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