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基于分形維數的風電傳動鏈故障特征提取方法及其應用

發(fā)布時間:2017-08-09 09:12

  本文關鍵詞:基于分形維數的風電傳動鏈故障特征提取方法及其應用


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【摘要】:風力發(fā)電是目前主要的可再生能源發(fā)電方式之一,它是通過風輪葉片將風的動能轉化為機械能,帶動發(fā)電機旋轉產生電能。風電機組運行條件比較惡劣,狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷對機組安全性和經濟性至關重要。本文對風電機組的結構組成、運行原理進行介紹,描述了關鍵部件的常見故障及其故障機理。在此基礎上,研究基于振動監(jiān)測信號的故障特征提取方法,主要研究以下三個方面內容:(1)研究基于分形維數提取風電機組故障特征方法,在MATLAB環(huán)境編程實現振動信號關聯(lián)維數的計算,分別用仿真數據和實測風電機組振動數據對計算結果進行了驗證,分析了測量噪聲對關聯(lián)維數計算結果的影響。(2)研究將Kalman濾波與關聯(lián)維數計算相結合,首先對實測振動信號進行濾波處理,降低干擾噪聲的影響,然后再計算關聯(lián)維數,得到排除其他非故障因素干擾的故障信息。(3)研究將小波尺度域濾波與關聯(lián)維數計算相結合的方法,首先對實測振動信號進行小波分解,得到各個尺度下的小波系數,對這些小波系數進行卡爾曼濾波,然后再進行信號重構,對重構信號計算關聯(lián)維數,這樣可以消除干擾噪聲的影響,獲得更清楚的故障信息。通過實際應用案例表明,該方法可以更有效表征風電機組的故障狀態(tài)。
【關鍵詞】:風電機組 分形維數 故障特征提取 小波分解
【學位授予單位】:華北電力大學(北京)
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TM315
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 概述10-18
  • 1.1 研究背景及意義10-11
  • 1.2 分形理論的發(fā)展與研究現狀11-16
  • 1.2.1 風電機組的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷11-13
  • 1.2.2 分形理論概況13-14
  • 1.2.3 分形維數的研究現狀與應用14-16
  • 1.3 論文主要研究內容16-18
  • 1.3.1 主要研究內容16-17
  • 1.3.2 本文結構17-18
  • 第2章 風電機組及其振動故障綜述18-29
  • 2.1 風電機組主要結構18-21
  • 2.1.1 塔筒19
  • 2.1.2 機艙19
  • 2.1.3 風輪19
  • 2.1.4 主軸19-20
  • 2.1.5 制動裝置20
  • 2.1.6 增速齒輪箱20
  • 2.1.7 其他結構20-21
  • 2.2 風電機組傳動鏈主要常見故障21-23
  • 2.2.1 滾動軸承常見故障及分析21-22
  • 2.2.2 齒輪常見故障及分析22-23
  • 2.3 本文數據來源23-28
  • 2.3.1 仿真信號23-24
  • 2.3.2 齒輪試驗臺數據24-25
  • 2.3.3 直驅風電機組25-26
  • 2.3.4 雙饋風電機組26-28
  • 2.4 本章小結28-29
  • 第3章 基于分形維數的風電機組故障特征提取29-44
  • 3.1 概述29
  • 3.2 關聯(lián)維數的計算及實現29-35
  • 3.2.1 相空間重構29-34
  • 3.2.2 定義關聯(lián)積分函數34
  • 3.2.3 確定關聯(lián)維數34-35
  • 3.3 轉速對關聯(lián)維數影響35-36
  • 3.4 關聯(lián)維數在信號分析中的應用36-43
  • 3.4.1 仿真信號36-38
  • 3.4.2 齒輪試驗臺數據38-41
  • 3.4.3 直驅風電機組41-42
  • 3.4.4 雙饋風電機組42-43
  • 3.5 本章小結43-44
  • 第4章 基于卡爾曼濾波的風電機組故障特征提取44-54
  • 4.1 概述44-45
  • 4.2 卡爾曼濾波算法及實現45-48
  • 4.2.1 隨機線性離散系統(tǒng)的數學模型45-46
  • 4.2.2 隨機線性離散系統(tǒng)Kalman濾波方程46-47
  • 4.2.3 Kalman濾波特點47-48
  • 4.3 基于卡爾曼濾波的分形維數應用48-53
  • 4.3.1 仿真信號48-49
  • 4.3.2 齒輪試驗臺數據49-51
  • 4.3.3 直驅風電機組51-52
  • 4.3.4 雙饋風電機組52-53
  • 4.4 本章小結53-54
  • 第5章 基于小波與卡爾曼的風電機組故障特征提取54-72
  • 5.1 概述54
  • 5.2 小波分析54-56
  • 5.2.1 連續(xù)小波變換54-55
  • 5.2.2 離散小波變換55-56
  • 5.3 小波分形過程56-62
  • 5.3.1 1/f過程的小波分析56-59
  • 5.3.2 確定性的自相似過程59-62
  • 5.4 1/f過程的信號處理62-63
  • 5.5 基于卡爾曼濾波的分形維數應用63-71
  • 5.5.1 仿真信號63-65
  • 5.5.2 齒輪試驗臺數據65-67
  • 5.5.3 直驅風電機組67-69
  • 5.5.4 雙饋風電機組69-71
  • 5.6 本章小結71-72
  • 第6章 結論與展望72-74
  • 6.1 結論72
  • 6.2 展望72-74
  • 參考文獻74-79
  • 攻讀碩士期間發(fā)表的論文及參與的科研工作79-80
  • 致謝80

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