發(fā)布時(shí)間：2018-02-11 16:31

  本文關(guān)鍵詞： 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組 故障診斷 故障預(yù)測(cè) 數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)　出處：《儀器儀表學(xué)報(bào)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著風(fēng)力發(fā)電機(jī)組裝機(jī)容量的快速發(fā)展,累計(jì)運(yùn)行時(shí)間的持續(xù)增長(zhǎng),風(fēng)電機(jī)組的維護(hù)問(wèn)題日益突出,迫切需要研發(fā)有效的風(fēng)電機(jī)組故障診斷與預(yù)測(cè)系統(tǒng)。從故障診斷和故障預(yù)測(cè)兩個(gè)方面,歸納風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的主要故障特點(diǎn);針對(duì)故障診斷難點(diǎn)問(wèn)題,分析和總結(jié)基于振動(dòng)、電氣信號(hào)分析和模式識(shí)別算法的故障診斷方法的研究現(xiàn)狀,指出各種方法的技術(shù)特點(diǎn)、局限性和今后的發(fā)展趨勢(shì);針對(duì)風(fēng)電機(jī)組中機(jī)械結(jié)構(gòu)和電子系統(tǒng)性能退化的各自特點(diǎn),歸納當(dāng)前的研究進(jìn)展,提出物理失效模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型融合的故障預(yù)測(cè)方法;最后,歸納了利用風(fēng)力發(fā)電機(jī)組數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)(SCADA)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷與預(yù)測(cè)的最新進(jìn)展及需要進(jìn)一步研究的問(wèn)題。
[Abstract]:With the rapid development of wind turbine installed capacity and the continuous increase of cumulative operating time, the maintenance problem of wind turbine is becoming increasingly prominent. It is urgent to develop an effective wind turbine fault diagnosis and prediction system. The main fault characteristics of wind turbine are summarized from two aspects: fault diagnosis and fault prediction. The present research status of fault diagnosis methods of electrical signal analysis and pattern recognition algorithm, pointing out the technical characteristics, limitations and future development trends of various methods, aiming at the respective characteristics of the degradation of mechanical structure and electronic system performance in wind turbine, The current research progress is summarized, and a fault prediction method based on the fusion of physical failure model and data-driven model is proposed. Finally, This paper summarizes the latest progress in fault diagnosis and prediction by using data acquisition and monitoring system (SCADA) of wind turbine and the problems that need to be further studied.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學(xué)特種裝備制造與先進(jìn)加工技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;浙江工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;浙江工業(yè)大學(xué)海洋研究院;浙江運(yùn)達(dá)風(fēng)電股份有限公司;風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(51505424,51675484) 浙江省自然科學(xué)基金(LY15E050019)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TM315

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