本文關鍵詞：兆瓦級直驅風力發(fā)電機主軸軸承故障診斷方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：由于對煤炭、石油的過度開發(fā)利用以及工業(yè)廢氣、汽車尾氣的肆意排放,我國環(huán)境承載能力已達上限,多城市出現(xiàn)重污染天氣,給人們的工作生活帶來許多負面影響,開發(fā)新型能源已迫在眉睫。在此情況下,風力發(fā)電作為新型能源產業(yè),對改善我國能源結構、推動生態(tài)和環(huán)境建設具有十分重要的意義。兆瓦級直驅風力發(fā)電機作為將風能轉換為電能的設備,以其巨大的優(yōu)勢已成為風電領域的最新趨勢。然而,由于其運行環(huán)境相當惡劣,導致其故障率較高,尤其是關鍵部件的損壞,將會造成巨大損失。主軸軸承作為兆瓦級直驅風力發(fā)電機傳動系統(tǒng)的關鍵部件,承擔著重要的任務,同時,也更加容易出現(xiàn)故障。對直驅式的機組而言,主軸軸承一旦出現(xiàn)故障,如果未能及時維護,輕則迫使機組停機,更換昂貴組件,重則損毀整個機組,造成巨大損失。因此,對兆瓦級直驅風力發(fā)電機主軸軸承進行故障診斷,對整個機組的運行維護和降低成本具有重要的意義。本文從以下幾個方面對兆瓦級直驅風力發(fā)電機主軸軸承進行研究:(1)對兆瓦級直驅風力發(fā)電機的機組結構和工作原理進行研究,在了解風力發(fā)電機主軸軸承屬性特點的基礎上,對主軸軸承的振動和故障診斷機理進行深入研究,為主軸軸承的故障診斷方法研究提供了理論基礎。(2)針對多數(shù)文獻中主軸軸承振動數(shù)據(jù)缺乏真實性的問題,以真實風力發(fā)電機為采集對象,搭建主軸軸承振動信號的采集系統(tǒng),獲取主軸軸承的實測振動數(shù)據(jù);在MATLAB中對實測信號進行軟件編程與信號處理,采用濾波和去除趨勢項的預處理方法,有效去除原始信號中的干擾成分,為本文振動信號特征分析和聚類識別提供有效的數(shù)據(jù)來源。(3)基于α穩(wěn)定分布法,對主軸軸承不同工況下的實測振動信號進行了特征分析,結果表明,各工況下的振動信號具有明顯的α穩(wěn)定分布特征;基于支持向量機支持小樣本的原理,提出了基于SVM的主軸軸承單類故障診斷方法,通過建立SVM多類分類模型,實現(xiàn)了對經過歸一化處理的特征樣本的訓練和預測,成功預測主軸軸承正常、內環(huán)故障和外環(huán)故障三種工況的振動信號,驗證了所提方法的有效性與可行性;對SVM參數(shù)進行尋優(yōu)測試,測試結果表明,尋優(yōu)參數(shù)能夠有效提高SVM多類分類的預測準確率。(4)以軸承典型故障發(fā)展趨勢為基礎,構建動態(tài)故障情況下的軸承振動仿真信號,通過模型方程進行過渡處理;基于α穩(wěn)定分布法提出了動態(tài)故障下的軸承故障診斷方案,在方案中,采用α穩(wěn)定分布法和數(shù)學擬合法提取仿真振動信號動態(tài)特征,構建樣本并輸入SVM多類分類器中進行訓練和預測,以圓珠滾動軸承和兆瓦級直驅風力發(fā)電機的主軸軸承實測信號進行方法驗證,結果表明,所提方法能夠有效診斷在動態(tài)故障下的軸承振動信號,為軸承在動態(tài)故障研究領域提供有效的理論依據(jù)。
【關鍵詞】：直驅風力發(fā)電機 主軸軸承 α穩(wěn)定分布 動態(tài)故障 故障診斷
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM315;TH133.3
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-11
• 第一章 緒論11-23
• 1.1 課題的研究背景和意義11-14
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀14-20
• 1.2.1 旋轉機械故障診斷國內外研究現(xiàn)狀14-16
• 1.2.2 主軸軸承故障診斷國內外研究現(xiàn)狀16-17
• 1.2.3 基于α穩(wěn)定分布的信號處理方法的國內外研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.4 信號特征模式識別方法國內外研究現(xiàn)狀18-20
• 1.3 課題主要研究內容20-23
• 第二章 兆瓦級直驅風力發(fā)電機主軸軸承故障診斷理論基礎23-37
• 2.1 直驅風力發(fā)電機機組結構及工作原理23-25
• 2.1.1 機組結構23
• 2.1.2 工作原理23-25
• 2.2 直驅風力發(fā)電機工作環(huán)境與主軸軸承特點25-27
• 2.2.1 工作環(huán)境25
• 2.2.2 主軸軸承特點25-27
• 2.3 主軸軸承振動機理和故障特征27-32
• 2.3.1 主軸軸承振動機理27-28
• 2.3.2 主軸軸承故障特征和故障特征頻率28-30
• 2.3.3 主軸軸承振動信號診斷機理30-32
• 2.4 基于α穩(wěn)定分布理論的信號特征提取方法32-34
• 2.4.1 α穩(wěn)定分布定義32-33
• 2.4.2 α穩(wěn)定分布參數(shù)估計33-34
• 2.5 基于支持向量機理論的模式分類方法34-36
• 2.5.1 SVM概述34-35
• 2.5.2 SVM多類分類35-36
• 2.6 本章小結36-37
• 第三章 主軸軸承振動信號采集系統(tǒng)搭建及信號預處理37-45
• 3.1 采集對象及位置確定37
• 3.2 信號采集系統(tǒng)的設定37-39
• 3.3 振動信號采集儀39-41
• 3.4 信號預處理41-43
• 3.4.1 原始信號分析41
• 3.4.2 信號預處理41-43
• 3.5 本章小結43-45
• 第四章 基于α穩(wěn)定分布的主軸軸承故障診斷方法研究45-59
• 4.1 主軸軸承各工況振動信號α特征分析45-49
• 4.1.1 正常工況振動信號分析45-46
• 4.1.2 內環(huán)故障振動信號分析46-48
• 4.1.3 外環(huán)故障振動信號分析48-49
• 4.2 基于SVM的主軸軸承故障診斷49-53
• 4.2.1 診斷數(shù)據(jù)樣本描述49-50
• 4.2.2 SVM多類分類模型的建立50-52
• 4.2.3 樣本歸一化處理52-53
• 4.2.4 分類預測診斷結果及分析53
• 4.3 SVM參數(shù)對分類診斷結果的影響分析53-58
• 4.3.1 交叉驗證法選擇最佳參數(shù)54-55
• 4.3.2 遺傳算法優(yōu)化參數(shù)55-58
• 4.4 本章小結58-59
• 第五章 基于α穩(wěn)定分布的主軸軸承動態(tài)故障診斷方法研究59-73
• 5.1 動態(tài)故障模擬信號的構建59-63
• 5.1.1 構建突變信號59-62
• 5.1.2 突變段過渡處理62-63
• 5.2 動態(tài)故障下的軸承診斷方案設計與參數(shù)選取63-66
• 5.2.1 診斷方案設計63-64
• 5.2.2 動態(tài)故障參數(shù)的選取64-65
• 5.2.3 預測方法65-66
• 5.3 軸承振動信號分析與驗證66-71
• 5.3.1 6205-2RS.JEM.SKF型軸承信號分析66-68
• 5.3.2 兆瓦級直驅風力發(fā)電機主軸軸承信號分析68-71
• 5.4 本章小結71-73
• 第六章 總結與展望73-75
• 6.1 全文工作總結73-74
• 6.2 研究工作展望74-75
• 參考文獻75-81
• 致謝81-83
• 攻讀學位期間發(fā)表學術論文目錄83

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