大型风电机组传动系统故障诊断信息分析方法研究与应用

【摘要】：能源和环境问题已经成为人类生存发展所要解决的紧迫问题。风能作为一种清洁能源,引起世界各国的普遍关注。各国开发的重点就是江南娱乐在线下载最新版苹果 。目前,风电机组的发展越来越趋向于大型化、复杂化。 为进一步提高风能应用水平和风电机组运行水平,尤其是应对突发故障或渐变故障,需要实时地了解设备的运行状况,并对风电机组进行专门的监测,进行故障预警和故障诊断,减轻人员的伤亡,降低维修成本。在风电机组常见的故障当中,传动系统的故障发生率偏高,本文简单介绍了传动系统各部件的常见故障形式,并且对常用故障诊断技术做了概括性的描述。 在风电机组的故障诊断中,本文主要研究风电机组的故障诊断信息分析方法,从简易的故障诊断方法到复杂的故障诊断方法,同时完成风电机组故障诊断系统的开发。为了实现故障诊断的智能化,本文对神经网络相关理论知识研究学习,将神经网络理论应用到风电机组故障诊断中,结合风电机组模拟平台测试试验,实现故障预警与故障类型的判断。根据故障历史信息,结合运行过程中提取的特征信号,基于贝叶斯网络对风电机组的故障诊断方法进行研究。该方法以概率的形式来最终确定故障类型,并通过建立不同的网络来定位故障位置。基于贝叶斯网络故障诊断理论与方法,构建大型风电机组传动系统的故障诊断系统,通过软件编程,最终实现大型风电机组故障诊断原型系统的开发。 【关键词】：风电机组 传动系统 故障诊断方法 BP神经网络 贝叶斯网络
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 课题背景10-12
• 1.2 故障诊断技术国内外研究现状12-14
• 1.3 风电机组及其故障诊断技术研究与应用现状14-15
• 1.3.1 国外现状14
• 1.3.2 国内现状14-15
• 1.4 课题研究意义和主要内容15-17
• 第2章 大型风电机组机械系统及典型故障概述17-28
• 2.1 大型风电机组的基本组成17-19
• 2.2 大型风电机组传动系统19-20
• 2.3 风电机组传动系统典型故障20-22
• 2.3.1 增速齿轮箱故障20-22
• 2.3.2 低速轴和高速轴故障22
• 2.4 传动系统的故障信号振动特征22-26
• 2.4.1 齿轮箱典型故障振动信号特征23-25
• 2.4.2 高、低速轴典型故障振动信号特征25-26
• 2.5 本章小结26-28
• 第3章 风电机组故障诊断方法分析28-43
• 3.1 风电机组故障诊断过程28-29
• 3.2 振动信号特征提取方法29-34
• 3.2.1 时域分析29-32
• 3.2.2 频域分析32-34
• 3.3 风电机组故障诊断方法分析34-41
• 3.3.1 阈值分析法34-38
• 3.3.2 趋势分析法38-40
• 3.3.3 专家系统40-41
• 3.4 本章小结41-43
• 第4章 风电机组神经网络故障诊断实验研究43-56
• 4.1 神经网络方法概述43-47
• 4.1.1 人工神经元的基本模型44
• 4.1.2 BP 神经网络44-46
• 4.1.3 BP 算法46-47
• 4.2 神经网络模型的建立47-48
• 4.3 实验平台概述48-50
• 4.4 实验数据的分析50-55
• 4.5 本章小结55-56
• 第5章 风电机组基于贝叶斯网络故障诊断研究56-71
• 5.1 贝叶斯网络理论分析56-64
• 5.1.1 贝叶斯网络发展现状56-58
• 5.1.2 贝叶斯网络的概率论基础58-59
• 5.1.3 贝叶斯网络组成59-60
• 5.1.4 基于贝叶斯分类器的状态识别方法60-64
• 5.2 风电机组贝叶斯网络诊断模型和诊断推理64-70
• 5.2.1 贝叶斯网络诊断模型框架64-66
• 5.2.2 风电机组传动系统贝叶斯诊断网络的构建66-69
• 5.2.3 故障诊断的贝叶斯网络推理69-70
• 5.3 本章小结70-71
• 第6章 基于贝叶斯网络的风电机组故障诊断信息系统设计与实现71-83
• 6.1 风电机组故障诊断系统总体设计71-72
• 6.2 网络构建模块设计72-74
• 6.3 网络推理模块设计74-77
• 6.3.1 证据信息的预处理74
• 6.3.2 网络推理74-77
• 6.4 诊断知识数据库管理模块设计77-79
• 6.4.1 数据库的选取77
• 6.4.2 数据库设计77-79
• 6.5 风电机组故障诊断信息系统原型79-82
• 6.5.1 网络构建与更新79-81
• 6.5.2 故障诊断信息系统界面81-82
• 6.6 本章小结82-83
• 结论83-84
• 参考文献84-90
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果90-91
• 致谢91-92
• 作者简介92

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