本文關(guān)鍵詞：基于隱半馬爾科夫模型的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 故障預(yù)測(cè) 風(fēng)電機(jī)組 齒輪箱 連續(xù)型HSMM

【摘要】：故障預(yù)測(cè)是設(shè)備故障診斷中的熱點(diǎn)問(wèn)題。齒輪箱作為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的關(guān)鍵部件,其狀況好壞將直接影響到整臺(tái)機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài),而且齒輪箱故障發(fā)生率較高,一旦失效將會(huì)占用大量的維修時(shí)間。因此,對(duì)齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè),及時(shí)發(fā)現(xiàn)識(shí)別齒輪箱的故障,對(duì)故障發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行精確預(yù)測(cè),對(duì)于制定合理的運(yùn)維策略,延長(zhǎng)齒輪箱和機(jī)組使用壽命具有重要的工程實(shí)際意義。本文研究基于隱半Markov模型(Hidden Semi-Markov Models,簡(jiǎn)稱(chēng)HSMM)的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)測(cè)方法,通過(guò)全壽命模型理論并利用運(yùn)行數(shù)據(jù)判斷齒輪箱當(dāng)前運(yùn)行狀況,同時(shí)根據(jù)相關(guān)方法對(duì)其剩余壽命作出預(yù)測(cè),為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行與維護(hù)提供重要的參考和依據(jù)。論文主要內(nèi)容包括：(1)對(duì)風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的發(fā)展?fàn)顩r作出概述,簡(jiǎn)要介紹風(fēng)電機(jī)組及其齒輪箱的常見(jiàn)結(jié)構(gòu),并以齒輪箱中的重要部件(如齒輪、軸承等)為例,介紹其常見(jiàn)故障類(lèi)型、振動(dòng)機(jī)理和故障演化規(guī)律。(2)介紹了Markov相關(guān)理論及算法,以隱Markov模型(Hidden Markov Models,簡(jiǎn)稱(chēng)HMM)為基礎(chǔ),引出本文中用到的隱半Markov模型(HSMM),并針對(duì)傳統(tǒng)HSMM的遞推算法作出改進(jìn),提出了應(yīng)用連續(xù)型HSMM (Continuous HSMM)對(duì)風(fēng)電機(jī)組齒輪箱進(jìn)行故障預(yù)測(cè)的思路和具體步驟。(3)應(yīng)用軸承加載試驗(yàn)的仿真數(shù)據(jù)和風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的齒輪運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)基于HSMM的故障預(yù)測(cè)方法進(jìn)行測(cè)試,根據(jù)全壽命模型理論及相關(guān)方法對(duì)部件剩余壽命作出估計(jì),取得了良好效果,驗(yàn)證了方法的有效性和可行性。
【關(guān)鍵詞】：故障預(yù)測(cè) 風(fēng)電機(jī)組 齒輪箱 連續(xù)型HSMM
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TM315
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題研究背景及意義9-11
• 1.2 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)測(cè)技術(shù)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.1 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障特征提取方法研究11-12
• 1.2.2 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)測(cè)方法研究12-13
• 1.3 本課題主要研究?jī)?nèi)容13-16
• 第2章 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障演化規(guī)律分析16-24
• 2.1 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱主要結(jié)構(gòu)16-17
• 2.2 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障演化規(guī)律分析17-23
• 2.2.1 齒輪主要故障模式與振動(dòng)機(jī)理17-19
• 2.2.2 滾動(dòng)軸承主要故障模式與振動(dòng)機(jī)理19-21
• 2.2.3 軸系主要故障模式21-22
• 2.2.4 風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障演化規(guī)律分析22-23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于HSMM的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)測(cè)理論24-43
• 3.1 引言24
• 3.2 HMM相關(guān)理論及算法基礎(chǔ)24-30
• 3.2.1 Markov模型基本理論24-25
• 3.2.2 HMM基本理論25-26
• 3.2.3 HMM數(shù)學(xué)描述26-30
• 3.3 HSMM相關(guān)理論及改進(jìn)算法研究30-38
• 3.3.1 HSMM簡(jiǎn)介30-33
• 3.3.2 HSMM算法的重新定義33-36
• 3.3.3 HSMM參數(shù)初始化與重估36-38
• 3.4 基于HSMM的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)測(cè)方法描述38-42
• 3.4.1 基于HSMM的故障預(yù)測(cè)總體思路38-39
• 3.4.2 基于HSMM的退化狀態(tài)識(shí)別方法39-40
• 3.4.3 基于HSMM的剩余壽命估計(jì)方法40-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第4章 試驗(yàn)研究及結(jié)果分析43-66
• 4.1 方法示例43-48
• 4.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及特征提取43-46
• 4.1.2 狀態(tài)分類(lèi)及模型構(gòu)建46-48
• 4.2 基于連續(xù)型HSMM的軸承剩余壽命預(yù)測(cè)48-58
• 4.2.1 試驗(yàn)裝置說(shuō)明49-50
• 4.2.2 試驗(yàn)數(shù)據(jù)處理50-53
• 4.2.3 預(yù)測(cè)結(jié)果分析53-58
• 4.3 基于連續(xù)型HSMM的齒輪剩余壽命預(yù)測(cè)58-65
• 4.3.1 試驗(yàn)裝置簡(jiǎn)介58-59
• 4.3.2 數(shù)據(jù)狀態(tài)分類(lèi)59-62
• 4.3.3 故障預(yù)測(cè)分析62-65
• 4.4 本章小結(jié)65-66
• 第5章 結(jié)論與展望66-68
• 5.1 結(jié)論66-67
• 5.2 展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-73
• 攻讀碩士期間發(fā)表的論文及其它成果73-74
• 致謝74

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：896577