基于k近鄰與規(guī)則挖掘的風(fēng)電機(jī)組故障診斷研究
發(fā)布時(shí)間:2021-02-04 11:05
發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)、開發(fā)和利用可再生能源,已成為全球能源戰(zhàn)略與可持續(xù)發(fā)展的核心問題。憑借技術(shù)手段成熟、商業(yè)化程度高、開發(fā)規(guī)模大等優(yōu)勢(shì),風(fēng)力發(fā)電已成為全球增長(zhǎng)速度最快的綠色能源。在風(fēng)電裝機(jī)容量的急速增加的同時(shí),也帶來了產(chǎn)能過剩以及逐漸凸顯的質(zhì)量問題。在風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行環(huán)境惡劣,優(yōu)質(zhì)風(fēng)資源的逐漸減少,風(fēng)電行業(yè)偏向“重制造,輕管理”的現(xiàn)狀下,風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件故障頻頻發(fā)生,對(duì)機(jī)組的運(yùn)行效益甚至電網(wǎng)的安全運(yùn)行造成了嚴(yán)重影響。本文針對(duì)上述背景現(xiàn)狀,運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),開展基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)電機(jī)組故障診斷方法研究,以解決風(fēng)電機(jī)組部分組件的運(yùn)行狀態(tài)特征挖掘、異常狀態(tài)檢測(cè)、故障識(shí)別與故障概率分析等問題,為風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)的研發(fā)提供理論基礎(chǔ)。本論文具體研究工作如下:(1)針對(duì)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)信號(hào)之間存在耦合性與動(dòng)態(tài)相關(guān)性的問題,提出了基于互信息的風(fēng)電機(jī)組動(dòng)態(tài)特征挖掘方法。通過即時(shí)特征與延時(shí)特征構(gòu)造增廣特征矩陣,根據(jù)特征之間的互信息累計(jì)度量建立風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)信號(hào)的動(dòng)態(tài)特征矩陣,將動(dòng)態(tài)特征矩陣中的特征參量作為風(fēng)電機(jī)組組件故障檢測(cè)模型的輸入。通過對(duì)比不同特征處理方式對(duì)風(fēng)電機(jī)組故障檢測(cè)性能的影響,驗(yàn)證所提特征挖掘方法的有效性。該...
【文章來源】:沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省
【文章頁數(shù)】:130 頁
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
風(fēng)電機(jī)組可利用率調(diào)查Fig.1.3Surveyontheavailabilityofwindturbines風(fēng)電機(jī)組故障頻發(fā)造成巨額損失,已引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者和工程技術(shù)人員的極大關(guān)
沈陽工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文182.3FAST風(fēng)電機(jī)組仿真模型2.3.15MW海上風(fēng)電機(jī)組模型近些年,5MW已成為風(fēng)電機(jī)組的主流級(jí)別,本課題仿真機(jī)型將參考美國(guó)國(guó)家能源實(shí)驗(yàn)室(Nationalrenewableenergylaboratory,NREL)的5MW海上風(fēng)電機(jī)組中的參數(shù)。NREL在MultibridM5000與Repower5M兩種機(jī)型的風(fēng)電機(jī)組基礎(chǔ)上,結(jié)合DOWEC,WindPACT以及RECOFF[86,87]項(xiàng)目里提出的概念模型,最終獲得的機(jī)型參數(shù)。NREL-5MW海上風(fēng)電機(jī)組和漂浮式的平臺(tái)結(jié)構(gòu)如圖2.1所示,表2.1為對(duì)風(fēng)電機(jī)組參數(shù)的統(tǒng)計(jì)?紤]仿真過程不支持對(duì)預(yù)先彎曲模擬,因此通過2.5°逆風(fēng)方向的預(yù)錐角進(jìn)行模擬。在表2.1中不計(jì)葉片錐角對(duì)風(fēng)輪直徑的影響,此外,葉片錐角也會(huì)減小風(fēng)輪的直徑與掃掠的面積。圖2.1NREL-5MW風(fēng)電機(jī)組與浮式平臺(tái)結(jié)構(gòu)Fig.2.1NREL-5MWwindturbineandthestructureoffloatingplatform2.3.2數(shù)據(jù)描述在2002年,美國(guó)國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室開發(fā)了FAST(Fatigue,Aerodynamics,Structures,andTurbulence,F(xiàn)AST)[88]風(fēng)電機(jī)組模擬程序,其具備模擬海上風(fēng)力機(jī)運(yùn)行情況的能力。FAST模型選用的風(fēng)電機(jī)組及其浮式基礎(chǔ)的自由度包括葉片的揮舞和擺振運(yùn)動(dòng)、轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)、傳動(dòng)軸的扭矩、機(jī)艙或者轉(zhuǎn)子的偏航、塔架的一階的模態(tài)屈曲運(yùn)動(dòng)以及平臺(tái)的六個(gè)自由度的運(yùn)動(dòng),最多可以達(dá)到24個(gè)。與GHBladed相比較,F(xiàn)AST能夠提供較多的自由度,而且在建立傳統(tǒng)風(fēng)力機(jī)機(jī)型時(shí),F(xiàn)AST可以更為方便地建立動(dòng)
沈陽工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文262.4GW77-1.5MW風(fēng)力發(fā)電機(jī)變槳系統(tǒng)描述2.4.1風(fēng)電機(jī)組結(jié)構(gòu)與參數(shù)由金風(fēng)公司研發(fā)的GW77-1.5MW直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)組由三段塔筒、機(jī)艙、發(fā)電機(jī)、輪轂和三個(gè)葉片組成,其整體部件圖如圖2.5所示,詳細(xì)風(fēng)電機(jī)組參數(shù)如表2.6所示[97]。1.葉片2.變槳系統(tǒng)3.輪轂4.發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子5.發(fā)電機(jī)定子6.偏航系統(tǒng)7.測(cè)風(fēng)系統(tǒng)8.輔助提升機(jī)9.頂艙控制柜10.底座11.塔架圖2.5金風(fēng)GW77-1.5MW風(fēng)電機(jī)組整體部件圖Fig.2.5IntegralcomponentdiagramsofgoldwindGW77-1.5MWwindturbine表2.6GW77-1.5MW風(fēng)電機(jī)組參數(shù)Tab.2.6ParametersofGW77-1.5MWwindturbine風(fēng)電機(jī)組指標(biāo)參數(shù)額定功率(Pn)1.5MW風(fēng)輪方向及配置逆風(fēng)式,3葉片葉輪直徑76.84m掃風(fēng)面積4637.3m3輪轂高度65m切入、額定、切出風(fēng)速3m/s,11.5m/s,22m/s額定轉(zhuǎn)速17.3r/min極大風(fēng)速59.5m/s運(yùn)行溫度范圍-30°C至40°C機(jī)組生存溫度-40°C至50°C設(shè)計(jì)使用壽命20年2.4.2電動(dòng)變槳系統(tǒng)描述風(fēng)電機(jī)組各組件故障頻發(fā),對(duì)風(fēng)電機(jī)組故障診斷的研究重點(diǎn),逐漸從主軸承和齒
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]考慮故障相關(guān)性的風(fēng)電機(jī)組維修策略[J]. 逯紅霞,張蕊萍,董海鷹. 可再生能源. 2020(04)
[2]基于數(shù)據(jù)分類重建的風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)警方法[J]. 劉帥,劉長(zhǎng)良,甄成剛. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2019(08)
[3]風(fēng)電機(jī)組變工況變槳系統(tǒng)異常狀態(tài)在線識(shí)別[J]. 王爽心,郭婷婷,李蒙. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2019(17)
[4]基于狀態(tài)曲線的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行工況異常檢測(cè)[J]. 孫群麗,劉長(zhǎng)良,周瑛. 熱力發(fā)電. 2019(07)
[5]基于Pareto折中解的風(fēng)電裝機(jī)規(guī)劃多目標(biāo)優(yōu)化方法[J]. 趙傳,戴朝華,周彤昕,袁爽,陳維榮,廖國(guó)棟. 太陽能學(xué)報(bào). 2019(06)
[6]A New Method of Wind Turbine Bearing Fault Diagnosis Based on Multi-Masking Empirical Mode Decomposition and Fuzzy C-Means Clustering[J]. Yongtao Hu,Shuqing Zhang,Anqi Jiang,Liguo Zhang,Wanlu Jiang,Junfeng Li. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2019(03)
[7]基于動(dòng)態(tài)特征矩陣的k近鄰風(fēng)電機(jī)組故障檢測(cè)方法[J]. 錢小毅,張宇獻(xiàn). 儀器儀表學(xué)報(bào). 2019(06)
[8]基于最佳葉尖速比的風(fēng)電機(jī)組靜態(tài)偏航誤差分析及檢測(cè)方法[J]. 許佳妮,高峰. 電力科學(xué)與工程. 2019(05)
[9]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)評(píng)估方法研究[J]. 孫培旺,張磊,肖成,郭瑩瑩. 可再生能源. 2019(03)
[10]我國(guó)風(fēng)能資源評(píng)估的主要問題及原因分析[J]. 李小兵,王瀟. 風(fēng)能. 2019(01)
博士論文
[1]基于模糊規(guī)則的知識(shí)發(fā)現(xiàn)與表示研究[D]. 王顯昌.大連理工大學(xué) 2015
[2]基于免疫算法的風(fēng)電系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究[D]. 吳洪兵.南京航空航天大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于人工智能算法的風(fēng)電機(jī)組故障診斷研究[D]. 安永燦.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 2019
[2]基于隨機(jī)森林和XGBoost的大型風(fēng)力機(jī)故障診斷方法研究[D]. 錢力揚(yáng).浙江大學(xué) 2018
[3]基于改進(jìn)EEMD的風(fēng)電機(jī)組行星齒輪箱故障診斷研究[D]. 周文磊.上海電力學(xué)院 2017
[4]風(fēng)電機(jī)組典型故障維修決策[D]. 王瑞.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[5]基于可解釋變異性的主元選取方法[D]. 郭家豪.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[6]風(fēng)力發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 童國(guó)煒.華北電力大學(xué) 2015
[7]基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的變槳系統(tǒng)故障預(yù)警方法[D]. 鐘陽.華北電力大學(xué) 2015
[8]風(fēng)力發(fā)電機(jī)的整機(jī)故障診斷[D]. 楊靜懿.東華大學(xué) 2014
[9]基于FAST軟件的大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組系統(tǒng)建模與控制研究[D]. 熊海洋.重慶大學(xué) 2014
[10]基于解析模型的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組魯棒故障診斷方法研究[D]. 孫巖.中南大學(xué) 2013
本文編號(hào):3018203
【文章來源】:沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省
【文章頁數(shù)】:130 頁
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
風(fēng)電機(jī)組可利用率調(diào)查Fig.1.3Surveyontheavailabilityofwindturbines風(fēng)電機(jī)組故障頻發(fā)造成巨額損失,已引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者和工程技術(shù)人員的極大關(guān)
沈陽工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文182.3FAST風(fēng)電機(jī)組仿真模型2.3.15MW海上風(fēng)電機(jī)組模型近些年,5MW已成為風(fēng)電機(jī)組的主流級(jí)別,本課題仿真機(jī)型將參考美國(guó)國(guó)家能源實(shí)驗(yàn)室(Nationalrenewableenergylaboratory,NREL)的5MW海上風(fēng)電機(jī)組中的參數(shù)。NREL在MultibridM5000與Repower5M兩種機(jī)型的風(fēng)電機(jī)組基礎(chǔ)上,結(jié)合DOWEC,WindPACT以及RECOFF[86,87]項(xiàng)目里提出的概念模型,最終獲得的機(jī)型參數(shù)。NREL-5MW海上風(fēng)電機(jī)組和漂浮式的平臺(tái)結(jié)構(gòu)如圖2.1所示,表2.1為對(duì)風(fēng)電機(jī)組參數(shù)的統(tǒng)計(jì)?紤]仿真過程不支持對(duì)預(yù)先彎曲模擬,因此通過2.5°逆風(fēng)方向的預(yù)錐角進(jìn)行模擬。在表2.1中不計(jì)葉片錐角對(duì)風(fēng)輪直徑的影響,此外,葉片錐角也會(huì)減小風(fēng)輪的直徑與掃掠的面積。圖2.1NREL-5MW風(fēng)電機(jī)組與浮式平臺(tái)結(jié)構(gòu)Fig.2.1NREL-5MWwindturbineandthestructureoffloatingplatform2.3.2數(shù)據(jù)描述在2002年,美國(guó)國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室開發(fā)了FAST(Fatigue,Aerodynamics,Structures,andTurbulence,F(xiàn)AST)[88]風(fēng)電機(jī)組模擬程序,其具備模擬海上風(fēng)力機(jī)運(yùn)行情況的能力。FAST模型選用的風(fēng)電機(jī)組及其浮式基礎(chǔ)的自由度包括葉片的揮舞和擺振運(yùn)動(dòng)、轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)、傳動(dòng)軸的扭矩、機(jī)艙或者轉(zhuǎn)子的偏航、塔架的一階的模態(tài)屈曲運(yùn)動(dòng)以及平臺(tái)的六個(gè)自由度的運(yùn)動(dòng),最多可以達(dá)到24個(gè)。與GHBladed相比較,F(xiàn)AST能夠提供較多的自由度,而且在建立傳統(tǒng)風(fēng)力機(jī)機(jī)型時(shí),F(xiàn)AST可以更為方便地建立動(dòng)
沈陽工業(yè)大學(xué)博士學(xué)位論文262.4GW77-1.5MW風(fēng)力發(fā)電機(jī)變槳系統(tǒng)描述2.4.1風(fēng)電機(jī)組結(jié)構(gòu)與參數(shù)由金風(fēng)公司研發(fā)的GW77-1.5MW直驅(qū)永磁風(fēng)力發(fā)電機(jī)組由三段塔筒、機(jī)艙、發(fā)電機(jī)、輪轂和三個(gè)葉片組成,其整體部件圖如圖2.5所示,詳細(xì)風(fēng)電機(jī)組參數(shù)如表2.6所示[97]。1.葉片2.變槳系統(tǒng)3.輪轂4.發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)子5.發(fā)電機(jī)定子6.偏航系統(tǒng)7.測(cè)風(fēng)系統(tǒng)8.輔助提升機(jī)9.頂艙控制柜10.底座11.塔架圖2.5金風(fēng)GW77-1.5MW風(fēng)電機(jī)組整體部件圖Fig.2.5IntegralcomponentdiagramsofgoldwindGW77-1.5MWwindturbine表2.6GW77-1.5MW風(fēng)電機(jī)組參數(shù)Tab.2.6ParametersofGW77-1.5MWwindturbine風(fēng)電機(jī)組指標(biāo)參數(shù)額定功率(Pn)1.5MW風(fēng)輪方向及配置逆風(fēng)式,3葉片葉輪直徑76.84m掃風(fēng)面積4637.3m3輪轂高度65m切入、額定、切出風(fēng)速3m/s,11.5m/s,22m/s額定轉(zhuǎn)速17.3r/min極大風(fēng)速59.5m/s運(yùn)行溫度范圍-30°C至40°C機(jī)組生存溫度-40°C至50°C設(shè)計(jì)使用壽命20年2.4.2電動(dòng)變槳系統(tǒng)描述風(fēng)電機(jī)組各組件故障頻發(fā),對(duì)風(fēng)電機(jī)組故障診斷的研究重點(diǎn),逐漸從主軸承和齒
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]考慮故障相關(guān)性的風(fēng)電機(jī)組維修策略[J]. 逯紅霞,張蕊萍,董海鷹. 可再生能源. 2020(04)
[2]基于數(shù)據(jù)分類重建的風(fēng)電機(jī)組故障預(yù)警方法[J]. 劉帥,劉長(zhǎng)良,甄成剛. 儀器儀表學(xué)報(bào). 2019(08)
[3]風(fēng)電機(jī)組變工況變槳系統(tǒng)異常狀態(tài)在線識(shí)別[J]. 王爽心,郭婷婷,李蒙. 中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2019(17)
[4]基于狀態(tài)曲線的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行工況異常檢測(cè)[J]. 孫群麗,劉長(zhǎng)良,周瑛. 熱力發(fā)電. 2019(07)
[5]基于Pareto折中解的風(fēng)電裝機(jī)規(guī)劃多目標(biāo)優(yōu)化方法[J]. 趙傳,戴朝華,周彤昕,袁爽,陳維榮,廖國(guó)棟. 太陽能學(xué)報(bào). 2019(06)
[6]A New Method of Wind Turbine Bearing Fault Diagnosis Based on Multi-Masking Empirical Mode Decomposition and Fuzzy C-Means Clustering[J]. Yongtao Hu,Shuqing Zhang,Anqi Jiang,Liguo Zhang,Wanlu Jiang,Junfeng Li. Chinese Journal of Mechanical Engineering. 2019(03)
[7]基于動(dòng)態(tài)特征矩陣的k近鄰風(fēng)電機(jī)組故障檢測(cè)方法[J]. 錢小毅,張宇獻(xiàn). 儀器儀表學(xué)報(bào). 2019(06)
[8]基于最佳葉尖速比的風(fēng)電機(jī)組靜態(tài)偏航誤差分析及檢測(cè)方法[J]. 許佳妮,高峰. 電力科學(xué)與工程. 2019(05)
[9]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)評(píng)估方法研究[J]. 孫培旺,張磊,肖成,郭瑩瑩. 可再生能源. 2019(03)
[10]我國(guó)風(fēng)能資源評(píng)估的主要問題及原因分析[J]. 李小兵,王瀟. 風(fēng)能. 2019(01)
博士論文
[1]基于模糊規(guī)則的知識(shí)發(fā)現(xiàn)與表示研究[D]. 王顯昌.大連理工大學(xué) 2015
[2]基于免疫算法的風(fēng)電系統(tǒng)故障診斷技術(shù)研究[D]. 吳洪兵.南京航空航天大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于人工智能算法的風(fēng)電機(jī)組故障診斷研究[D]. 安永燦.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 2019
[2]基于隨機(jī)森林和XGBoost的大型風(fēng)力機(jī)故障診斷方法研究[D]. 錢力揚(yáng).浙江大學(xué) 2018
[3]基于改進(jìn)EEMD的風(fēng)電機(jī)組行星齒輪箱故障診斷研究[D]. 周文磊.上海電力學(xué)院 2017
[4]風(fēng)電機(jī)組典型故障維修決策[D]. 王瑞.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[5]基于可解釋變異性的主元選取方法[D]. 郭家豪.華北電力大學(xué)(北京) 2016
[6]風(fēng)力發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 童國(guó)煒.華北電力大學(xué) 2015
[7]基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的變槳系統(tǒng)故障預(yù)警方法[D]. 鐘陽.華北電力大學(xué) 2015
[8]風(fēng)力發(fā)電機(jī)的整機(jī)故障診斷[D]. 楊靜懿.東華大學(xué) 2014
[9]基于FAST軟件的大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組系統(tǒng)建模與控制研究[D]. 熊海洋.重慶大學(xué) 2014
[10]基于解析模型的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組魯棒故障診斷方法研究[D]. 孫巖.中南大學(xué) 2013
本文編號(hào):3018203
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