【摘要】：伴隨我國新能源事業(yè)的蓬勃發(fā)展,風(fēng)力發(fā)電等可再生能源發(fā)電占全部發(fā)電總量的比重也日趨增大。然而經(jīng)過十幾年的發(fā)展,隨著投運(yùn)的風(fēng)電機(jī)組使用年限的累積,許多風(fēng)電場相繼出現(xiàn)了機(jī)組關(guān)鍵部位故障、使用壽命不達(dá)標(biāo)、維修周期冗長、無故障運(yùn)行時間短等問題。尤其是在早期投運(yùn)且仍在風(fēng)力發(fā)電里占據(jù)較大比重的雙饋式風(fēng)電機(jī)組中上述情況更為明顯,而此類風(fēng)機(jī)核心部件齒輪箱的故障率高達(dá)40%-50%。因此,開展風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障診斷研究具有較為重要的實際意義。鑒于此,本文以風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的齒輪箱為研究對象,并對其振動故障診斷進(jìn)行了研究,主要內(nèi)容有:1、本文引入排列熵算法對齒輪箱振動信號進(jìn)行早期故障分析,進(jìn)而引入多尺度排列熵算法實現(xiàn)風(fēng)機(jī)齒輪箱振動信號的特征提取,為風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的振動故障診斷開啟了一種新的研究思路和解決辦法。2、本文在闡述支持向量機(jī)用于故障診斷的基礎(chǔ)上,對徑向基核函數(shù)寬度參數(shù)和誤差懲罰參數(shù)這兩個重要參數(shù)的選擇加以討論,考慮到其他方法存在樣本需求量大、局限性強(qiáng)、泛化能力弱、早熟問題等缺陷,最終確定利用遺傳算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù),進(jìn)而構(gòu)建分類效果理想的故障診斷模型。3、本文提出了基于多尺度排列熵與支持向量機(jī)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱故障診斷方法,通過實例數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證和分析,結(jié)果表明,該方法具有較高的診斷精度,平均診斷準(zhǔn)確度達(dá)到93.333%以上研究結(jié)果表明,本文所提出的診斷方法能夠較為準(zhǔn)確的診斷出風(fēng)電機(jī)組的振動故障類型,為風(fēng)電齒輪箱的故障診斷研究提供了一種新的思路。
[Abstract]:With the vigorous development of new energy in China, the proportion of renewable energy such as wind power generation in the total power generation is increasing day by day. However, with the development of more than ten years, with the accumulation of the operating life of wind turbine, many wind farms have appeared some problems, such as the fault of key part of the unit, the service life is not up to the standard, the maintenance cycle is long, and the running time is short. Especially in the doubly-fed wind turbine which was put into operation in the early stage and still occupies a large proportion in wind power generation, the failure rate of the gearbox, the core part of this kind of fan, is as high as 40-50. Therefore, it is of great practical significance to study the fault diagnosis of wind turbine gearbox. In view of this, this paper takes the gearbox of the wind turbine as the research object, and studies its vibration fault diagnosis. The main contents are as follows: 1. This paper introduces the permutation entropy algorithm to carry on the early fault analysis to the gearbox vibration signal. Then the multi-scale permutation entropy algorithm is introduced to extract the vibration signal of fan gearbox, which opens a new research idea and solution for the vibration fault diagnosis of wind turbine gearbox. On the basis of describing the application of support vector machine in fault diagnosis, this paper discusses the selection of two important parameters of radial basis function width parameter and error penalty parameter, considering that other methods have large sample demand and strong limitation. Finally, the genetic algorithm is used to optimize the parameters of support vector machine, and then the fault diagnosis model with ideal classification effect is constructed. In this paper, a fault diagnosis method for wind turbine gearbox based on multi-scale permutation entropy and support vector machine is proposed. The average diagnostic accuracy is over 93.333%. The results show that the method presented in this paper can accurately diagnose the vibration fault type of wind turbine, which provides a new way for the fault diagnosis of wind turbine gearbox.
【學(xué)位授予單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TM315

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本文編號：2310942