【摘要】：由于我國(guó)大力發(fā)展新能源,對(duì)新能源的研究也開(kāi)始越來(lái)越多。風(fēng)力發(fā)電技術(shù)是最近興起的一種新能源,通過(guò)利用清潔能源實(shí)現(xiàn)電能的轉(zhuǎn)換,隨著風(fēng)電發(fā)展越來(lái)越迅速,風(fēng)電場(chǎng)與電網(wǎng)的聯(lián)系也變得越來(lái)越緊密。風(fēng)電并網(wǎng)后會(huì)引起齒輪箱經(jīng)常出現(xiàn)故障、投入和運(yùn)行成本大幅上升等主要問(wèn)題。人工智能技術(shù)是一種采用類似人的智能思維分析研究問(wèn)題的一門學(xué)科,是目前廣泛采用的一種智能研究技術(shù)。將這種技術(shù)應(yīng)用在風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)中,可以處理一些抽象的、非線性的結(jié)構(gòu)化信息,如風(fēng)電場(chǎng)齒輪箱的故障診斷問(wèn)題以及故障診斷中涉及的參數(shù)調(diào)優(yōu)問(wèn)題。本文在分析雙饋風(fēng)機(jī)并網(wǎng)的同時(shí)利用小波包和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱的故障進(jìn)行了一個(gè)初步的分析,然后利用改進(jìn)粒子群優(yōu)化模糊C均值聚類算法對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組群進(jìn)行故障機(jī)組的很好分類,最后針對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足,提出基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化的模糊核聚類算法對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱的故障進(jìn)行更加準(zhǔn)確的診斷分類。首先對(duì)雙饋風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的基本原理和組成結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹,并對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中常見(jiàn)的故障類型進(jìn)行簡(jiǎn)單分析和介紹人工智能技術(shù)應(yīng)用在風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的故障診斷中。重點(diǎn)對(duì)風(fēng)電場(chǎng)并網(wǎng)后運(yùn)行中的故障以及高發(fā)生率的齒輪箱故障進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹以及主要的分析,利用小波包對(duì)齒輪箱特征信號(hào)進(jìn)行提取,結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱的故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行了初步的分析。由于風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的并網(wǎng)規(guī)模越來(lái)越大會(huì)產(chǎn)生諸如傳統(tǒng)檢修方案工作量大、效率低下等問(wèn)題,本文通過(guò)采用改進(jìn)粒子群優(yōu)化模糊C均值聚類算法對(duì)大規(guī)模風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的故障機(jī)組進(jìn)行準(zhǔn)確分類,檢查出故障機(jī)組,彌補(bǔ)了采用小波包對(duì)特征信號(hào)先進(jìn)行提取的缺點(diǎn),大大減小了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組工作人員的工作量,提高了檢修的效率。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷中時(shí)現(xiàn)有故障診斷方案不能準(zhǔn)確判斷故障的位置和類型,因此,存在一定的缺陷。所以,本文最后提出采用改進(jìn)粒子群優(yōu)化模糊核聚類算法對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱的故障進(jìn)行診斷。通過(guò)采集實(shí)際風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱特征振動(dòng)信號(hào),對(duì)機(jī)組進(jìn)行故障分類,這種風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱故障診斷方法不僅可以準(zhǔn)確快速的判斷出已知故障,而且在發(fā)生未知故障的情況下也可以很好的將故障進(jìn)行診斷分類。
【學(xué)位授予單位】：山西大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM614
【圖文】：

會(huì)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，截止 2017 年年底為止，世界累積風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量已經(jīng)達(dá)到539581MW，新增裝機(jī)容量已經(jīng)達(dá)到 52573MW。就 2008 年到 2017 年之間近十年全球風(fēng)力發(fā)電裝機(jī)容量、新增裝機(jī)容量的歷年統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如圖 1.1 所示。圖 1.1 2008 到 2017 年之間世界風(fēng)電新增和累計(jì)裝機(jī)容量變化趨勢(shì)[9]從圖 1.1 可以清楚的看到，近十年之間的全球風(fēng)力發(fā)電機(jī)組每年都會(huì)有所增加，

以及齒輪箱等部件上[24]。其中，最近幾十年國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障發(fā)生的研究發(fā)現(xiàn)，不同故障的發(fā)生概率是不一樣的，也就是說(shuō)，不同故障在風(fēng)力發(fā)電機(jī)組實(shí)際運(yùn)行中出現(xiàn)的次數(shù)有高有低，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)這些常見(jiàn)故障部件發(fā)生的比例如圖 1.2 所示。

圖 1.3 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組常見(jiàn)齒輪箱結(jié)構(gòu)就齒輪箱發(fā)生的故障進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，有發(fā)生在齒輪上的，也有發(fā)生在軸上或者軸承上的，這些部位發(fā)生故障的次數(shù)也不盡相同，所以針對(duì)齒輪箱的各個(gè)部件發(fā)生的故障進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，其統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖 1.4 所示。

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