能源短缺、環(huán)境問題日益凸顯,風電作為一種清潔的可再生能源,受到了世界各國的廣泛關注。然而,風電機組結構復雜,長期工作于變載荷、多工況和大溫差等惡劣環(huán)境下,機組各設備極易出現(xiàn)各種故障,造成了較高的運維成本,對機組運行狀態(tài)進行監(jiān)測與診斷,有利于提高其安全穩(wěn)定運行和降低維修損失。風電機組各設備之間藕聯(lián)性較強,使得其振動信號表現(xiàn)非平穩(wěn)特性,傳統(tǒng)方法難以精確檢測風電機組非平穩(wěn)振動信號和現(xiàn)有許多故障診斷方法診斷正確率較低。為此,本文將變分模態(tài)分解引入到風電機組的振動故障診斷中,詳細研究了基于變分模態(tài)分解的風電機組非平穩(wěn)振動信號的檢測與故障特征提取,并搭建了基于改進粒子群算法優(yōu)化支持向量機的診斷模型,以期實現(xiàn)風電機組振動故障的準確識別與診斷。本文首先闡述了風電機組振動故障診斷的選題背景、目的和意義,介紹了風電機組非平穩(wěn)振動信號處理技術和智能故障診斷模型的國內外研究現(xiàn)狀以及存在的問題。其次,介紹了風電機組兩種常見的基本結構和發(fā)電原理,對風電機組常見的故障類型和故障原因進行了分析,并研究了風電機組振動測點的布置,為后續(xù)進行風電機組非平穩(wěn)振動信號的檢測與故障診斷奠定了基礎。再此,針對風電機組非平穩(wěn)振動信號... 

【文章來源】：西安理工大學陜西省

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

001-2016年全球風電新增裝機容量增長情況

作為一種清潔可再生能源，因其技術較為成熟且具備大規(guī)模開發(fā)潛力而受到世界各國的圖 1-1 2001-2016 年全球風電新增裝機容量增長情況Fig.1-1 Global annual installed capacity of wind power （2001-2016）

西安理工大學碩士學位論文廣泛關注[2]。近年來，風電的發(fā)展在改善環(huán)境污染、緩慢氣候變暖和緩解能源壓力等方面做出了重大貢獻。為實現(xiàn)節(jié)能減排、保護環(huán)境的目標，各國相繼制定了一系列促進風電發(fā)展的政策方針，使得風電的開發(fā)利用取得了顯著的成果。圖 1-1 和圖 1-2 分別為全球風電在 200年到 2016 年的發(fā)展情況[3]，截止 2016 年底，全球累計裝機達 486.7GW，風電已成為各國著重發(fā)展的能源之一。我國風電在 2000 年后發(fā)展迅速，特別是我國在 2006 年頒布實施《可再生能源法》以

【參考文獻】：
期刊論文
[1]并網(wǎng)雙饋感應風電系統(tǒng)軸系振蕩特性[J]. 姚駿,曾欣,李嘉偉.  電工技術學報. 2017(06)
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博士論文
[1]基于變分模態(tài)分解的風電機組傳動系統(tǒng)故障診斷研究[D]. 武英杰.華北電力大學(北京) 2016
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碩士論文
[1]基于隨機共振的風電機組軸承早期微弱故障信號檢測[D]. 孫浩宇.燕山大學 2016
[2]基于支持向量機的風電機組故障智能分類方法及其應用[D]. 劉達.華北電力大學(北京) 2016
[3]基于運行數(shù)據(jù)的風電機組在線狀態(tài)評估[D]. 遲冰.華北電力大學(北京) 2016
[4]故障樹及振動包絡分析在風電機組故障診斷中的應用[D]. 戴煜林.華北電力大學(北京) 2016
[5]基于變分模態(tài)分解的故障診斷方法研究[D]. 王振威.燕山大學 2015
[6]基于改進粒子群算法和支持向量機的高爐爐溫預測建模研究[D]. 徐夏.燕山大學 2015
[7]基于盲源分離的風機軸承的故障特征提取方法研究[D]. 邵玲.華北電力大學 2015
[8]風電機組振動監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)研究[D]. 曹斌.廣東工業(yè)大學 2014
[9]風電機組滾動軸承故障診斷系統(tǒng)開發(fā)[D]. 董兆宇.華北電力大學 2014
[10]風力發(fā)電機組振動狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)研究[D]. 崔偉.華北電力大學 2014



本文編號：3424248