作為對(duì)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行監(jiān)視、分析的重要手段,狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷技術(shù)旨在及早發(fā)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的故障隱患,實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)組的預(yù)防性維修,避免災(zāi)難性事故發(fā)生。然而在實(shí)際過(guò)程中,故障診斷研究仍然面臨諸多挑戰(zhàn):1)自然風(fēng)具有較強(qiáng)的不確定性,且風(fēng)電齒輪箱的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境惡劣,難以對(duì)風(fēng)電齒輪箱的運(yùn)行工況進(jìn)行有效且可控的復(fù)現(xiàn);2)全功率試驗(yàn)臺(tái)對(duì)試驗(yàn)空間和成本有較大的限制,而在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下,則要求工況模擬裝置具有與原型風(fēng)機(jī)特性相似、結(jié)構(gòu)緊湊、易于控制等特點(diǎn);3)風(fēng)電齒輪箱的運(yùn)行工況復(fù)雜,提取得到的振動(dòng)信號(hào)特征易受到工況變化的影響,無(wú)法真實(shí)反映被監(jiān)測(cè)部件的健康狀況。因此,如何抑制風(fēng)電齒輪箱工況的干擾,實(shí)現(xiàn)其特征信號(hào)的有效提取,一直是狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷研究中亟待解決的難題。針對(duì)上述問(wèn)題,本學(xué)位論文在國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“基于產(chǎn)品試驗(yàn)臺(tái)數(shù)據(jù)的風(fēng)電齒輪箱故障識(shí)別與診斷技術(shù)方法研究”(項(xiàng)目編號(hào):51275453)的資助下,以變轉(zhuǎn)速變負(fù)載工況運(yùn)行的雙饋異步風(fēng)力發(fā)電過(guò)程為研究背景,將面向狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷方法研究的風(fēng)電模擬試驗(yàn)裝置作為研究對(duì)象,結(jié)合相似準(zhǔn)則設(shè)計(jì)了以交流感應(yīng)異步電機(jī)為驅(qū)動(dòng)源的試驗(yàn)平臺(tái);采用能量回饋式電封閉系統(tǒng)技術(shù),提升了風(fēng)力模擬試驗(yàn)裝置的運(yùn)行效率,降低了試驗(yàn)成本,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)過(guò)程的閉環(huán)控制;分析了風(fēng)剪切效應(yīng)和塔影效應(yīng)的等效風(fēng)速模型,以及在該模型作用下的風(fēng)機(jī)動(dòng)力學(xué)特性;研究了變工況下風(fēng)電齒輪箱高速軸軸承的振動(dòng)信號(hào)特征,提出了基于變分模態(tài)分解的能量特征熵值分析方法,抑制了變轉(zhuǎn)速變負(fù)載工況的干擾,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承健康狀態(tài)系數(shù)的有效估計(jì);在此基礎(chǔ)上,采用多信息融合的支持向量機(jī)分類方法,在真實(shí)工況下對(duì)軸承磨損狀態(tài)進(jìn)行辨識(shí)分析,驗(yàn)證了所提方法的可行性。論文的研究?jī)?nèi)容分為七章:第一章敘述了課題的研究背景和意義,對(duì)于風(fēng)力發(fā)電模擬技術(shù)、故障診斷相關(guān)研究方法及其應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行綜述,指出了其中的相關(guān)不足和存在的一些主要問(wèn)題,明確了論文的研究方向。第二章給出了相似準(zhǔn)則下模擬系統(tǒng)的基本特性,設(shè)計(jì)了應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下的風(fēng)力發(fā)電模擬系統(tǒng),為狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷方法的研究提供驗(yàn)證的環(huán)境。然后搭建了以交流異步電機(jī)作為系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)、負(fù)載源的電封閉試驗(yàn)裝置,設(shè)計(jì)了風(fēng)力發(fā)電模擬試驗(yàn)平臺(tái)的控制以及數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。第三章在風(fēng)力發(fā)電模擬試驗(yàn)平臺(tái)的基礎(chǔ)上,采用共直流母線技術(shù)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的閉環(huán)控制。通過(guò)最小二乘遞推法對(duì)三相交流異步電機(jī)的參數(shù)進(jìn)行辨識(shí),然后對(duì)三相整流模塊進(jìn)行分析,采用電流前饋控制實(shí)現(xiàn)直流母線電壓的無(wú)靜差跟蹤。在直流母線的負(fù)載輸出側(cè),將帶三相感應(yīng)異步電機(jī)負(fù)載的逆變單元等效變換,采用卡爾曼濾波觀測(cè)器對(duì)負(fù)載端電流進(jìn)行前饋補(bǔ)償,并測(cè)試了試驗(yàn)裝置的轉(zhuǎn)速轉(zhuǎn)矩跟蹤特性。第四章以雙饋異步風(fēng)力發(fā)電過(guò)程為研究背景,在風(fēng)力發(fā)電模擬試驗(yàn)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了風(fēng)電齒輪箱真實(shí)工況的模擬控制。結(jié)合隨機(jī)函數(shù)描述與概率密度函數(shù)的相關(guān)理論,給出具有實(shí)際物理意義的隨機(jī)風(fēng)速模型。針對(duì)風(fēng)輪旋轉(zhuǎn)過(guò)程中氣流的分布特性,對(duì)風(fēng)剪切效應(yīng)、塔影效應(yīng)進(jìn)行建模分析,并給出了修正的等效風(fēng)速模型。在此基礎(chǔ)上建立了風(fēng)力發(fā)電機(jī)的空氣動(dòng)力學(xué)模型,分析了風(fēng)機(jī)在不同風(fēng)速下各個(gè)區(qū)間段的控制特性,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)風(fēng)力發(fā)電模擬系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行驗(yàn)證和分析。第五章針對(duì)風(fēng)電齒輪箱振動(dòng)信號(hào)特征易受到工況變化干擾的問(wèn)題,提出了基于變分模態(tài)分解(VMD)的能量特征熵值分析方法。結(jié)合小波包分解能量特征法和信息熵理論,通過(guò)抑制變轉(zhuǎn)速變負(fù)載工況的干擾,實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)電齒輪箱高速軸軸承健康狀態(tài)系數(shù)的估計(jì)。以風(fēng)電齒輪箱高速平行軸的圓錐滾子軸承作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,研究在變工況運(yùn)行條件下軸承的外圈磨損狀況,并對(duì)比頻域特征以及小波包Renyi熵的分析結(jié)果,驗(yàn)證變工況運(yùn)行條件下VMD-Renyi熵值估計(jì)方法的有效性。第六章在變分模態(tài)分解能量特征熵的基礎(chǔ)上,開展了多信息融合的智能診斷方法研究。通過(guò)對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、樣本特征選取、數(shù)據(jù)歸一化、分類參數(shù)優(yōu)化等步驟,構(gòu)建了基于VMD-Renyi熵的支持向量機(jī)(SVM)多類分類器,并對(duì)風(fēng)電齒輪箱高速軸軸承的健康狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別。然后選取無(wú)量綱時(shí)域特征、小波包能量特征、VMD能量特征的SVM分類器作為參照,采用混淆矩陣、ROC曲線、樣本空間映射集合的方法對(duì)其分類性能進(jìn)行對(duì)比分析,驗(yàn)證了多信息融合SVM分類器的可行性和有效性。最后采用改良的二次網(wǎng)格搜索法對(duì)分類器的徑向基核參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)一步提升了分類器的推廣泛化能力。第七章對(duì)全文工作進(jìn)行了總結(jié),并對(duì)未來(lái)工作進(jìn)行了展望。
【學(xué)位單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TM614

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