隨著不可再生能源的逐漸匱乏和環(huán)境污染問(wèn)題的日益加劇,風(fēng)能等可再生清潔能源受到全球各個(gè)國(guó)家和地區(qū)政府的青睞和大力支持。風(fēng)力發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)較復(fù)雜,且長(zhǎng)期連續(xù)地工作在自然條件較惡劣的陸地和海上,容易發(fā)生故障。如果不能及時(shí)地發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,容易使小故障逐漸發(fā)展成重大事故,造成不可挽回的損失。因此,如何利用智能檢測(cè)手段及時(shí)發(fā)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的潛在故障,并通過(guò)實(shí)時(shí)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)及時(shí)預(yù)警是目前風(fēng)電行業(yè)正在研究的重要課題。本文對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的常見(jiàn)故障進(jìn)行了分析,從不同的方向提出了兩種故障診斷的方法,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了基于B/S模式的風(fēng)力發(fā)電機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控及健康預(yù)測(cè)系統(tǒng)。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾個(gè)方面:（1）根據(jù)風(fēng)力發(fā)電機(jī)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),對(duì)重要部件的故障原因進(jìn)行了分析。（2）根據(jù)風(fēng)力發(fā)電機(jī)在不同健康狀態(tài)下關(guān)鍵部位的振動(dòng)信號(hào)具有規(guī)律性,提出了一種基于振動(dòng)信號(hào)處理的故障診斷方法。對(duì)關(guān)鍵部位的振動(dòng)信號(hào),采用CEEMDAN方法分解得到一系列IMF分量,結(jié)合豪斯多夫距離和互相關(guān)系數(shù)選取有用的IMF分量組成一矩陣,對(duì)此矩陣進(jìn)行奇異值分解,選較大的幾個(gè)奇異值,歸一化處理后作為一組狀態(tài)特征值。采用極限學(xué)習(xí)機(jī)算法對(duì)各種狀態(tài)的特征值進(jìn)行了分類(lèi)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)... 

【文章頁(yè)數(shù)】：93 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及研究意義
        1.1.1 課題研究背景
        1.1.2 課題研究意義
    1.2 風(fēng)電遠(yuǎn)程監(jiān)控與健康預(yù)測(cè)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 風(fēng)電監(jiān)控系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 故障診斷與健康預(yù)測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排
        1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 章節(jié)安排
    1.4 本章小結(jié)
第2章 風(fēng)力發(fā)電機(jī)基本結(jié)構(gòu)及常見(jiàn)故障分析
    2.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)基本結(jié)構(gòu)
    2.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)常見(jiàn)故障分析
        2.2.1 齒輪箱
        2.2.2 發(fā)電機(jī)
        2.2.3 風(fēng)輪
        2.2.4 變槳系統(tǒng)
        2.2.5 偏航系統(tǒng)
        2.2.6 液壓系統(tǒng)
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于非平穩(wěn)信號(hào)特征值的故障診斷與預(yù)測(cè)方法
    3.1 振動(dòng)信號(hào)分析常用方法
        3.1.1 時(shí)域分析
        3.1.2 頻域分析
        3.1.3 時(shí)頻域分析
    3.2 基于豪斯多夫距離和互相關(guān)系數(shù)的降噪方法
        3.2.1 豪斯多夫距離
        3.2.2 互相關(guān)系數(shù)準(zhǔn)則
        3.2.3 基于豪斯多夫距離和互相關(guān)系數(shù)的降噪算法
    3.3 基于奇異值分解的非平穩(wěn)信號(hào)特征值提取方法
    3.4 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的故障診斷與預(yù)測(cè)方法
        3.4.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)
        3.4.2 故障診斷與預(yù)測(cè)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于故障率與故障癥的設(shè)備故障診斷方法
    4.1 零部件故障率曲線定量化建模
        4.1.1 威布爾分布的線性回歸
        4.1.2 兩重威布爾分布模型的建立
        4.1.3 兩重威布爾分布模型的參數(shù)估計(jì)
        4.1.4 時(shí)間拐點(diǎn)的確定
        4.1.5 零部件故障率向量的確定
    4.2 基于癥狀的模糊故障診斷模型
        4.2.1 模糊故障診斷的總體思路
        4.2.2 模糊故障癥狀向量的確定
        4.2.3 模糊評(píng)判矩陣的確定
        4.2.4 基于癥狀的模糊故障診斷結(jié)果
    4.3 設(shè)備故障綜合診斷方法
    4.4 實(shí)例分析
        4.4.1 故障的定性分析
        4.4.2 計(jì)算相關(guān)零部件故障率
        4.4.3 從故障癥狀推測(cè)故障向量
        4.4.4 模糊綜合評(píng)判
    4.5 本章小結(jié)
第5章 風(fēng)力發(fā)電機(jī)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)
        5.1.1 傳感器系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        5.1.2 數(shù)據(jù)傳輸方式選取
        5.1.3 B/S與 C/S架構(gòu)對(duì)比
        5.1.4 數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)
    5.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具的選擇
    5.3 監(jiān)控系統(tǒng)具體功能實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 登錄、注冊(cè)模塊
        5.3.2 用戶權(quán)限管理模塊
        5.3.3 監(jiān)控系統(tǒng)首頁(yè)
        5.3.4 單一風(fēng)電場(chǎng)監(jiān)控模塊
        5.3.5 單臺(tái)風(fēng)力發(fā)電機(jī)監(jiān)控模塊
        5.3.6 潤(rùn)滑系統(tǒng)監(jiān)控模塊
        5.3.7 故障診斷與預(yù)測(cè)模塊
        5.3.8 報(bào)表繪制
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)成果及參與的科研項(xiàng)目
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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