大型风电机组振动状态监测系统开发

【摘要】： 论文首先总结了振动状态监测与分析技术的相关理论知识,介绍了风电机组传动系统结构及对应的典型故障,对常见的振动故障诊断方法进行了研究和比较,并详细研究了独立成分分析和倒频谱分析方法在故障诊断方面的应用,为系统开发工作提供了理论基础。 对风电机组状态监测系统方案进行了探讨,完成了系统软硬件设计,包括传感器选择和安装和数据采集卡的配置、风电机组传动系统测点布置,在LabVIEW8.2环境下开发了虚拟仪器监测系统,系统功能主要包括:数据采集、数据分析、数据显示、数据存储、报警等。虚拟仪器监测系统使用和携带方便,功能较多,而且很容易定制,系统界面友好,开发周期短,体现了虚拟仪器的优越性。 【关键词】：风力发电 传动系统 状态监测 虚拟仪器 独立成分分析 倒频谱
【学位授予单位】：华北电力大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP274.4
【目录】：

• 摘要3
• Abstract3-4
• 目录4-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 选题背景和意义7-9
• 1.2 状态监测的发展历史与研究现状9-11
• 1.3 本课题的研究内容11-12
• 1.4 论文结构安排12-13
• 第二章 风力发电机组传动系统13-26
• 2.1 风力发电机组介绍13-14
• 2.2 风电机组传动系统14-15
• 2.2.1 低速轴14
• 2.2.2 高速轴14-15
• 2.2.3 齿轮箱15
• 2.3 风电机组传动系统典型故障15-18
• 2.3.1 齿轮箱故障15-17
• 2.3.2 低速和高速轴故障17-18
• 2.3.3 其他故障18
• 2.4 传动系统故障特点18-21
• 2.4.1 齿轮箱典型故障振动信号特征18-20
• 2.4.1.1 齿形误差18-19
• 2.4.1.2 齿轮均匀磨损19
• 2.4.1.3 轴不对中19
• 2.4.1.4 箱体共振19
• 2.4.1.5 断齿19
• 2.4.1.6 轴轻度弯曲19-20
• 2.4.1.7 轴严重弯曲20
• 2.4.1.8 轴有较严重的不平衡20
• 2.4.1.9 轴承疲劳剥落和点蚀20
• 2.4.2 低速和高速轴典型故障振动信号特征20-21
• 2.4.2.1 转子不平衡20
• 2.4.2.2 转子不对中20-21
• 2.4.2.3 轴裂纹21
• 2.5 检测方法及其有效性21
• 2.6 振动监测信号分析方法21-26
• 2.6.1 时域统计特征22-24
• 2.6.2 相关分析24
• 2.6.3 频域分析方法24-25
• 2.6.4 时频分析25-26
• 第三章 风电机组传动系统的状态监测系统26-41
• 3.1 状态监测系统组成26
• 3.2 系统方案探讨26-27
• 3.3 状态监测硬件系统27-36
• 3.3.1 传感器27-31
• 3.3.1.1 传感器的选择27-28
• 3.3.1.2 传感器的安装28-29
• 3.3.1.3 传感器使用中的注意事项29
• 3.3.1.4 传感器参数介绍29-31
• 3.3.2 数据采集卡31-33
• 3.3.2.1 数据采集卡的选用31-33
• 3.3.3 信号调理设备33-34
• 3.3.4 信号的连接方式34-36
• 3.3.4.1 信号的参考点34
• 3.3.4.2 信号的连接方式34-36
• 3.4 状态监测软件系统36-39
• 3.4.1 软件开发环境的选择36-37
• 3.4.2 LabVIEW简介37
• 3.4.3 NI-DAQmx驱动程序37-38
• 3.4.4 MATLAB系统38
• 3.4.5 MATLAB与LabVIEW接口的实现38
• 3.4.6 基于LabVIEW的数据采集38
• 3.4.7 采样定理38-39
• 3.5 测点布置39-40
• 3.6 风电机组传动系统振动监测技术难点40-41
• 第四章 基于LabVIEW的监测系统开发41-53
• 4.1 基于LabVIEW的程序开发41-45
• 4.1.1 系统介绍41-44
• 4.1.2 基于LabVIEW数据采集实现44-45
• 4.1.3 基于LabVIEW的数据处理实现45
• 4.2 基于LabVIEW的振动监测系统功能介绍45-52
• 4.3 调用传动系统状态监测数据分析功能介绍52-53
• 第五章 状态监测信号处理新方法研究53-64
• 5.1 倒频谱分析53-58
• 5.1.1 倒频谱介绍53-54
• 5.1.2 倒频谱应用54-58
• 5.2 独立成分分析58-60
• 5.2.1 独立成分分析简介58
• 5.2.2 ICA估计方法58-59
• 5.2.3 ICA的应用59-60
• 5.3 基于虚拟噪声通道的独立成分分析60-64
• 5.3.1 虚拟噪声通道60-61
• 5.3.2 虚拟噪声通道ICA应用61-64
• 第六章 结论与展望64-66
• 6.1 结论64-65
• 6.2 展望65-66
• 参考文献66-69
• 致谢69-70
• 在校期间发表论文参加科研情况70-71
• 附录71-75

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