【摘要】：近年來隨著人們環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng),風(fēng)能作為一種可再生的清潔能源越來越受到關(guān)注,目前風(fēng)力發(fā)電技術(shù)在全球范圍內(nèi)被廣泛的應(yīng)用。風(fēng)力機(jī)各部件的故障診斷和運(yùn)行安全性預(yù)測(cè)是影響風(fēng)力發(fā)電機(jī)健康可持續(xù)發(fā)展的兩個(gè)重要因素,逐漸成為了研究熱點(diǎn)。傳動(dòng)系統(tǒng)是風(fēng)力機(jī)的核心部分,其運(yùn)行的穩(wěn)定性對(duì)整體風(fēng)力機(jī)設(shè)備的性能起著至關(guān)重要的作用。作為影響風(fēng)力機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的重要元件,傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷準(zhǔn)確性的優(yōu)化與提升對(duì)提高風(fēng)力機(jī)工作效率,降低風(fēng)力機(jī)運(yùn)行維護(hù)成本有著重大的研究?jī)r(jià)值,并對(duì)風(fēng)力發(fā)電的進(jìn)一步普及和應(yīng)用有著深遠(yuǎn)的社會(huì)意義與環(huán)境意義。風(fēng)力機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中不同部件的特征頻率不同,差異較大,需根據(jù)不同工況條件進(jìn)行分類研究,以達(dá)到準(zhǔn)確提取各類故障特征的目的。目前在風(fēng)力機(jī)運(yùn)行安全性預(yù)測(cè)方面仍缺乏理論基礎(chǔ)研究,無法實(shí)現(xiàn)對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè),這也使得風(fēng)力機(jī)的運(yùn)行維護(hù)成本居高不下,制約了風(fēng)電行業(yè)的發(fā)展。本文的研究工作首先針對(duì)傳統(tǒng)隨機(jī)共振方法在應(yīng)用過程中普遍存在的系統(tǒng)參數(shù)選擇的盲目性和應(yīng)用頻率范圍的局限性,引入了量子粒子群優(yōu)化算法得到了能夠根據(jù)不同輸入信號(hào)調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)的自適應(yīng)隨機(jī)共振。之后又引入了頻率信息交換方法,使高頻特征信號(hào)能夠被轉(zhuǎn)移到隨機(jī)共振較為敏感的低頻參考信號(hào)處,解決了隨機(jī)共振對(duì)高頻信號(hào)處理效果不佳的問題。還將隨機(jī)共振與變分模態(tài)分解相結(jié)合,使兩種方法能夠在信號(hào)處理中發(fā)揮出各自的優(yōu)勢(shì),通過仿真分析證實(shí)了自適應(yīng)隨機(jī)共振與變分模態(tài)分解相結(jié)合進(jìn)行特征提取的適用性與精確性,為進(jìn)一步地實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)力機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)的故障預(yù)示提供了理論基礎(chǔ)。以隨機(jī)共振、量子粒子群優(yōu)化和變分模態(tài)分解三種方法為理論基礎(chǔ)分別對(duì)風(fēng)力機(jī)電機(jī)軸承和主軸承進(jìn)行了故障診斷方法研究。針對(duì)風(fēng)力機(jī)電機(jī)軸承的故障特征頻率較高的特點(diǎn),提出了基于頻域信息交換的量子粒子群自適應(yīng)參數(shù)匹配隨機(jī)共振方法來實(shí)現(xiàn)故障的預(yù)示,并考慮了風(fēng)速變化對(duì)故障特征提取的影響,擴(kuò)展了頻率信息交換方法的應(yīng)用范圍。針對(duì)風(fēng)力機(jī)主軸承背景噪聲比較復(fù)雜的特點(diǎn),采用基于自適應(yīng)隨機(jī)共振降噪和變分模態(tài)分解的風(fēng)電機(jī)組軸承故障提取方法來實(shí)現(xiàn)故障預(yù)示,并考慮了風(fēng)速變化引起的優(yōu)化計(jì)算復(fù)雜的問題,提出了變尺度隨機(jī)共振方法,提高了故障診斷的效率。針對(duì)風(fēng)力機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)方面的問題,基于時(shí)間型最小二乘支持向量機(jī)提出了聯(lián)合最小二乘支持向量機(jī),不僅充分考慮了狀態(tài)特征參數(shù)隨時(shí)間的變化規(guī)律,還考慮了參數(shù)之間的互相影響與制約,通過對(duì)所采集的樣本數(shù)據(jù)的計(jì)算,證實(shí)了聯(lián)合最小二乘支持向量機(jī)優(yōu)于時(shí)間型最小二乘支持向量機(jī)和空間型最小二乘支持向量機(jī),提高了預(yù)測(cè)精度。針對(duì)風(fēng)力機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)預(yù)測(cè)過程中計(jì)算結(jié)果數(shù)據(jù)量龐大不便于觀察的問題,對(duì)比了主成分分析方法和流形學(xué)習(xí)方法兩種降維方法,計(jì)算結(jié)果表明流形學(xué)習(xí)方法在降維過程中能夠更好的保留有用信息,最終選擇用流形學(xué)習(xí)方法對(duì)特征參數(shù)矩陣進(jìn)行降維處理,使故障特征可以通過直觀的三維圖形呈現(xiàn)出來,實(shí)現(xiàn)了對(duì)風(fēng)力機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)行安全性方面的預(yù)測(cè)。
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM315
【圖文】：

圖 2.14 QPZZ-Ⅱ旋轉(zhuǎn)機(jī)械振動(dòng)故障實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig. 2.14 QPZZ-II rotating mechanical vibration fault test platform圖 2.15 實(shí)驗(yàn)軸承的時(shí)域波形和頻域譜圖Fig. 2.15 The time domain waveform and frequency domain spectrum of the experimental bearing實(shí)驗(yàn)軸承原始振動(dòng)信號(hào)由 VMD 分解，將由 VMD 得到的分解信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)處理，然后對(duì)包絡(luò)信號(hào)進(jìn)行快速傅立葉變換，VMD 分解結(jié)果和 FFT 變換結(jié)果分別如圖 2.16和圖 2.17 所示。VMD 分解結(jié)果表明，VMD 方法解決了模式混合現(xiàn)象，但該分量仍然0 0.1 0.2 0.3-101采樣時(shí)間/sa 時(shí)域波形幅值/(m-s·2)0 2000 4000 6000 800000.10.2頻率/Hzb 頻域譜圖幅值/(m-s·2)

風(fēng)力機(jī)參數(shù) 數(shù)值型號(hào) D70額定功率 1.5 MW額定風(fēng)速 12.5 m/s切入風(fēng)速 3 m/s切出風(fēng)速 25 m/s轉(zhuǎn)速范圍 11-22 r/min掃風(fēng)面積 3904 m2電機(jī)額定轉(zhuǎn)速 1500 r/min頻率 50 Hz傳動(dòng)比 1:90.11齒輪箱結(jié)構(gòu) 1 級(jí)行星輪和 2 級(jí)斜齒輪功率調(diào)節(jié) 主動(dòng)變漿、主動(dòng)偏航、雙饋?zhàn)兯僮儤嗫刂乒r溫度 -30℃-40℃冷卻方式 空氣冷卻服役時(shí)間 2 年表 3.2 測(cè)試軸承型號(hào)及參數(shù)Tab. 3.2 Type and parameters of the test bearing承型號(hào) 軸承名稱 內(nèi)徑尺寸 外徑尺寸 節(jié)徑尺寸 滾動(dòng)體數(shù)61824絕緣深溝球軸承120 mm 150 mm 135 mm 8

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本文編號(hào)：2721440