大型风力发电机齿轮箱故障模糊诊断技术研究

发布时间：2017-04-29 11:00

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【摘要】：风电产业的迅猛发展对风力发电机组齿轮箱运行的平稳性和可靠性提出了更高的要求，为了减少风力发电机齿轮箱故障的发生，提高机组运营效率，需要探求降低齿轮箱故障发生概率的有效途径。本文针对风力发电机齿轮箱振动信号的非平稳性、时变性等特点，从设备故障机理和故障信号特征入手，对风力发电机齿轮箱的早期故障诊断方法进行了深入的研究。结合风力发电机齿轮箱零部件的失效形式，总结了风力发电机齿轮箱典型故障形式。介绍了时域诊断法、频域诊断法等基于信号处理的齿轮箱故障诊断方法，研究了这些诊断方法的基本原理，分析和了解了各时频域特征参数对于各种故障的诊断能力大小和具体适用范围。在分析了风力发电机齿轮箱故障机理和振动机理的基础之上，在某风场，利用德国先进的振动信号采集分析仪器进行现场测取风力发电机齿轮箱四种不同运行工况下的振动信号，并利用时频域分析方法对该振动信号进行信号处理，从中提取了十二个能够反映风力发电机齿轮箱典型故障的时域和频域特征参数，进行了多参数辨识，，建立了风力发电机齿轮箱典型故障的数据样本。在建立了风力发电机齿轮箱典型故障数据样本的基础之上，研究了模糊聚类分析方法中各个步骤的逻辑及各步骤涉及的算法并选取其中较优的算法进行编程。最后，将模糊聚类分析方法应用于风力发电机齿轮箱的故障诊断中。模糊聚类分析的结果证明，本文所提出的故障诊断方法是可行的，能够有效地对齿轮箱故障进行分析和诊断。
【关键词】：风力发电机齿轮箱 模糊聚类分析 故障诊断
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TM315;TH165.3
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-13
• 1.1 课题的来源及选题的依据9-10
• 1.2 风力发电机齿轮箱故障诊断国内外研究动态10-12
• 1.3 本课题主要的研究内容12
• 1.4 本课题的目的与意义12-13
• 第二章 风力发电机齿轮箱振动机理及典型故障分析13-25
• 2.1 风力发电机结构及常见故障13-15
• 2.2 风力发电机齿轮箱基本结构15-16
• 2.3 风力发电机齿轮箱的运行特殊性分析16-18
• 2.3.1 环境特殊性16
• 2.3.2 结构特殊性16-18
• 2.4 齿轮振动机理及典型故障分析18-20
• 2.4.1 齿轮振动的机理分析18-19
• 2.4.2 齿轮典型故障分析19-20
• 2.5 轴承振动机理及典型故障分析20-22
• 2.5.1 滚动轴承振动机理分析20-22
• 2.5.2 轴承典型故障分析22
• 2.6 齿轮箱振动信号特征分析22-23
• 2.6.1 齿轮故障的振动信号特征22-23
• 2.6.2 滚动轴承故障的振动信号特征23
• 2.7 本章小结23-25
• 第三章 风力发电机齿轮箱故障诊断方法25-30
• 3.1 时域诊断法25-27
• 3.2 频域诊断法27-29
• 3.2.1 频域参数诊断法27-28
• 3.2.2 频谱分析方法28
• 3.2.3 倒频谱分析方法28-29
• 3.2.4 包络分析方法29
• 3.3 基于模糊推理的方法29-30
• 第四章 风力发电机齿轮箱振动信号数据采集及参数分析30-40
• 4.1 数据采集方法的选择30
• 4.2 数据采集测量参数的选择30-31
• 4.3 现场信号数据采集31-38
• 4.4 时频域参数分析38-40
• 4.4.1 时域参数分析38-39
• 4.4.2 频域参数分析39-40
• 第五章 模糊聚类算法在风力发电机齿轮箱故障诊断中的应用40-48
• 5.1 模糊聚类分析40-42
• 5.1.1 模糊聚类分析方法的步骤40-42
• 5.2 模糊聚类分析在风力发电机齿轮箱故障诊断中的应用42-48
• 第六章 结论48-49
• 6.1 结论48
• 6.2 展望48-49
• 参考文献49-51
• 附录 部分程序代码51-56
• 在学研究成果56-57
• 致谢57

【共引文献】

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本文编号：334714