本文關(guān)鍵詞：風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)

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【摘要】：全球當(dāng)前最豐富的清潔能源包括風(fēng)能、太陽能、地?zé)岬�。風(fēng)能在全球得到了大規(guī)模的開發(fā),而風(fēng)能最有效的轉(zhuǎn)變和使用方式是風(fēng)力發(fā)電。大型設(shè)備制造業(yè)、風(fēng)電技術(shù)的不斷發(fā)展使得風(fēng)力發(fā)電機(jī)組(風(fēng)電機(jī)組)不斷朝著大型化、海洋化的方向發(fā)展,安裝數(shù)量也在逐年增加,截止到2014年全球總裝機(jī)容量達(dá)到369,553MW。風(fēng)電總裝機(jī)容量持續(xù)提高,其故障和事故的發(fā)生率隨之變高,因此帶來嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失,并且影響電網(wǎng)的運行穩(wěn)定與安全。機(jī)組運行中葉片、齒輪箱、發(fā)電機(jī)以及偏航系統(tǒng)等組件易于發(fā)生故障。葉片作為動能的輸入端,它的狀態(tài)嚴(yán)重影響系統(tǒng)的運行和安全。因此本文對葉片的幾種常見故障和產(chǎn)生機(jī)理進(jìn)行了分析,并介紹了風(fēng)機(jī)葉片常見的幾種檢測技術(shù);設(shè)計了一套葉片振動信號的采集監(jiān)測系統(tǒng),其中采集系統(tǒng)硬件包括應(yīng)變片、放大器、單片機(jī)、無線傳輸模塊、電源模塊等,上位機(jī)系統(tǒng)借助labview開發(fā)軟件設(shè)計了可對葉片的振動信號進(jìn)行實時監(jiān)測顯示和保存的程序。針對葉片常見的三種狀態(tài)和正常狀態(tài)下的振動信號,經(jīng)過長期的數(shù)據(jù)采集,對轉(zhuǎn)速在0.1rad/s下的信號使用諧波小波包進(jìn)行了特征提取;提出了一種改進(jìn)和聲搜索算法優(yōu)化SVM參數(shù),并分別使用基本HS-SVM和改進(jìn)HS-SVM對特征向量進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測,實驗結(jié)果表明改進(jìn)HS-SVM較基本HS-SVM具有更好的分類效果。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)力發(fā)電機(jī)組葉片 狀態(tài)監(jiān)測 故障診斷 小波包 支持向量機(jī) 和聲搜索算法
【學(xué)位授予單位】：上海電機(jī)學(xué)院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM315
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題背景11-14
• 1.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片狀態(tài)檢測和故障診斷現(xiàn)狀14-16
• 1.3 課題研究目的及意義16-17
• 1.4 論文研究內(nèi)容及章節(jié)安排17-19
• 第二章 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組葉片故障分析及檢測技術(shù)分類19-26
• 2.1 引言19
• 2.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組結(jié)構(gòu)原理介紹19-20
• 2.3 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組葉片故障原因分析20-22
• 2.4 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組常見故障類型分析22-24
• 2.5 常用的葉片檢測技術(shù)24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 第三章 風(fēng)電葉片振動信號數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)26-55
• 3.1 引言26
• 3.2 風(fēng)電葉片狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)組成26-29
• 3.2.1 控制單元27
• 3.2.2 振動信號采集27-28
• 3.2.3 數(shù)據(jù)傳輸28-29
• 3.3 風(fēng)電葉片狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)硬件設(shè)計29-47
• 3.3.1 電源模塊29-30
• 3.3.2 核心控制單元30-33
• 3.3.3 三軸加速度傳感器33-35
• 3.3.4 全橋應(yīng)變片模塊35-40
• 3.3.5 無線傳輸模塊40-44
• 3.3.6 電路板繪制44-47
• 3.4 風(fēng)電葉片狀態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)軟件設(shè)計47-54
• 3.4.1 單片機(jī)程序設(shè)計48-50
• 3.4.2 上位機(jī)設(shè)計50-54
• 3.5 本章小結(jié)54-55
• 第四章 風(fēng)電葉片故障識別模型55-74
• 4.1 小波分析理論55-59
• 4.1.1 小波分析55-57
• 4.1.2 小波包分析57-59
• 4.2 諧波小波理論59-61
• 4.2.1 諧波小波變換59-60
• 4.2.2 諧波小波包60-61
• 4.3 支持向量機(jī)61-69
• 4.3.1 統(tǒng)計學(xué)習(xí)基本理論61-64
• 4.3.2 SVM基本思想64-67
• 4.3.3 核函數(shù)67
• 4.3.4 SVM的分類算法67-69
• 4.3.5 LIBSVM69
• 4.4 和聲搜素算法69-72
• 4.4.1 基本和聲搜索算法69-71
• 4.4.2 改進(jìn)和聲搜索算法71-72
• 4.4.3 改進(jìn)HS算法優(yōu)化SVM參數(shù)選擇72
• 4.5 信號的特征選擇與提取理論72-73
• 4.5.1 特征選擇與提取72
• 4.5.2 特征選擇和提取的目的72-73
• 4.6 本章小結(jié)73-74
• 第五章 風(fēng)電葉片故障識別研究74-81
• 5.1 引言74
• 5.2 葉片振動信號的特征提取74-78
• 5.3 基于改進(jìn)和聲算法SVM故障識別78-80
• 5.3.1 建立葉片損傷識別模型78
• 5.3.2 SVM的葉片故障識別結(jié)果78-80
• 5.4 本章小結(jié)80-81
• 第六章 總結(jié)81-82
• 參考文獻(xiàn)82-87
• 致謝87-88
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果88

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