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面向風(fēng)電機(jī)組的齒輪箱軸承故障診斷技術(shù)研究，碩士學(xué)位論文，共81頁。
摘 要
齒輪箱是風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)的重要組成部分,齒輪箱的滾動(dòng)軸承是傳動(dòng)鏈中故障率較高的部件之一。軸承發(fā)生故障不(Q.影響機(jī)組的正常運(yùn)行,甚至波及供電側(cè)電網(wǎng)的安全平穩(wěn)運(yùn)行。因此對(duì)風(fēng)屯機(jī)組齒輪筘軸承故障進(jìn)行快速診斷具有IE要的現(xiàn)實(shí)意義和使用價(jià)值。木文在深入分析風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的基木組成結(jié)構(gòu)、故障機(jī)理、故障特征及其特征頻率的基礎(chǔ)上采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical ModeDecomposition)改進(jìn)閾值方法對(duì)滾動(dòng)軸承出現(xiàn)故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪預(yù)處理,然后提取故障特征,分析故障類型。將時(shí)頻域分析技術(shù)和旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障理論知識(shí)結(jié)合起來,針對(duì)風(fēng)力發(fā)電L組的機(jī)械傳動(dòng)系統(tǒng)出現(xiàn)的常見機(jī)械故障問題,如斷齒、點(diǎn)蝕、磨損、偏心、軸承內(nèi)圈、外圈、滾動(dòng)體損壞等故障問題進(jìn)行綜合分析研究,并采用智能分類算法支持向量機(jī)(Support Vector Machines)對(duì)風(fēng)電機(jī)組的齒輪筘軸承進(jìn)行故障分析和分類研究,采用實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)?zāi)M故障數(shù)據(jù)驗(yàn)證故障診斷算法的可行性和準(zhǔn)確性,為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷提供一種新的解決方法。研究?jī)?nèi)容和結(jié)論如下:
(1)從機(jī)械故障診斷的基木原理出發(fā)分析研究風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱滾動(dòng)軸承機(jī)械振動(dòng)故障機(jī)理,分析出各個(gè)部件出現(xiàn)故障的特征頻率,明確不同部件故障所對(duì)應(yīng)的故障特征,為后續(xù)故障診斷和分類實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證提供數(shù)據(jù)支撐和理論依據(jù)。
(2)在獲得故障測(cè)試數(shù)據(jù)之后,采用小波分解與EMD分解閾值方法進(jìn)行降噪處理、頻譜和包絡(luò)譜分析,觀察分析頻譜圖中的故障特征量,提出了改進(jìn)EMD閾值降噪方法,并驗(yàn)證其可行性和優(yōu)越性。
(3)在故障數(shù)據(jù)中選取峰-峰值、有效值、方差和峭度值指標(biāo)作為故障特征量,采用支持向量機(jī)分類識(shí)別算法對(duì)所選取的故障特征量組成的訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)成故障診斷基本模型,然后采用網(wǎng)格搜索方法、遺傳算法、粒了?群算法這三種參數(shù)優(yōu)化算法對(duì)支持向量機(jī)診斷模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以獲取齒輪箱滾動(dòng)軸承的故障點(diǎn)的精確定位和故障類型的有效辨識(shí),仿真結(jié)果表明,網(wǎng)格搜索法雖然計(jì)算速度相對(duì)較快一些,但是故障類型分類準(zhǔn)確率較低。遺傳算法容易陷入局部最優(yōu)并且計(jì)算速度相對(duì)較慢,分類效果欠佳。粒子群優(yōu)化算法分類準(zhǔn)確率最高,計(jì)算速度比遺傳算法快,但是收斂性差。
關(guān)鍵詞:風(fēng)力發(fā)電機(jī)組;滾動(dòng)軸承;經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解;支持向量機(jī);齒輪箱;故障診斷
第1章緒論
1.1課題研究目的和意義
企業(yè)在工業(yè)生產(chǎn)中都是以提高效率、降低成本為目標(biāo),同時(shí)對(duì)設(shè)備的安全性、可靠性的要求越來越高。但越來越多的大型設(shè)備結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜,自動(dòng)化程度比以往更高,設(shè)備間的各個(gè)部件相互關(guān)聯(lián)且緊密稱合成一個(gè)整體。如果生產(chǎn)機(jī)器設(shè)備部禪出現(xiàn)故障就產(chǎn)生故障“鏈?zhǔn)椒磻?yīng)”,整個(gè)系統(tǒng)就會(huì)喪失原有的性能。這樣不儀造成巨大運(yùn)濟(jì)損失,還會(huì)產(chǎn)生人員傷亡等負(fù)面影響。工業(yè)生產(chǎn)和生活中機(jī)械設(shè)備故障經(jīng)常會(huì)發(fā)生,例如:1985年在我國的大同發(fā)電廠的大型汽輪發(fā)電機(jī)組發(fā)生嚴(yán)重?cái)噍S毀機(jī)事件,使整個(gè)發(fā)電機(jī)系統(tǒng)在40秒內(nèi)全部損壞,直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)1000萬元以上⑴。
隨著新能源的不斷發(fā)展,風(fēng)力發(fā)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展十分迅速,但同 伴隨著風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的故障也越來越頻繁的發(fā)生,嚴(yán)重影響風(fēng)力發(fā)電效率,對(duì)風(fēng)力發(fā)電的發(fā)展造成了很大的損失,阻礙了風(fēng)電產(chǎn)業(yè)在新能源發(fā)電領(lǐng)域的發(fā)展。隨著更多MW級(jí)容量風(fēng)電機(jī)組的并網(wǎng),一旦機(jī)組發(fā)生故障,不僅導(dǎo)致發(fā)電機(jī)組的整個(gè)系統(tǒng)的損壞,還會(huì)波及供電側(cè)電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行,進(jìn)而影響工業(yè)生產(chǎn)和人們的正常生活。因此,對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組進(jìn)行在線實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷處理從而達(dá)到對(duì)重要運(yùn)行參量獲取并進(jìn)行分析,從而達(dá)到提醒人們及早更換設(shè)備、避免事故發(fā)生的目的,也提高設(shè)備的生產(chǎn)效率。
風(fēng)力發(fā)電產(chǎn)業(yè)制造技術(shù)己經(jīng)很成熟,科研部門及研究人員開始對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷進(jìn)行研究分析。計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的狀態(tài)進(jìn)行在線實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)起到了巨大的作用,能夠及時(shí)了解設(shè)備當(dāng)前工作狀況和詳綿運(yùn)行參數(shù),有效的實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)信息反饋和發(fā)現(xiàn)故障隱患,如束某些參數(shù)超出正常值的某個(gè)范圍則實(shí)現(xiàn)報(bào)警。實(shí)現(xiàn)發(fā)電機(jī)組設(shè)備安全、穩(wěn)定、可靠運(yùn)行,降低設(shè)備維護(hù)成本,提升風(fēng)力發(fā)電機(jī)組效能產(chǎn)出,急需實(shí)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組在線監(jiān)測(cè)和故障診斷。
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