發(fā)布時間：2017-07-13 22:19

  本文關鍵詞：基于Labview的風電機組在線監(jiān)測和故障診斷系統(tǒng)的研究

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【摘要】：近幾年,風力發(fā)電技術在世界各地取得了長足發(fā)展。由于風力發(fā)電機組工作環(huán)境極其惡劣,加劇了風力發(fā)電機組故障率。風電機組發(fā)生故障的原因有很多,其中機械傳動鏈的故障居多。為了能及時發(fā)現(xiàn)傳動鏈的故障,防止由于傳動機構故障而造成巨大損失,故對風力發(fā)電機組進行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷是十分有意義的。本文是針對風電機組狀態(tài)監(jiān)測,開發(fā)設計了整個系統(tǒng),實現(xiàn)了對風力發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷。開始對當前風力發(fā)電機組的現(xiàn)狀和發(fā)展做了簡單介紹,隨后對風電機組的常見故障進行了總結和機理分析,完成故障特征提取。然后對狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的硬件系統(tǒng)和軟件開發(fā)做了闡述,其中包括傳感器的選型、振動測點的位置選取和信號的處理等,通過整個硬件系統(tǒng)完成信號的同步采樣,軟件系統(tǒng)的框架搭建和最終實現(xiàn)等。最后,利用LabVIEW作為軟件開發(fā)平臺,開發(fā)了振動分析與故障診斷軟件系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用的技術有TCP/IP協(xié)議的網絡通信模塊、生產者／消費者的采集模塊、實時的狀態(tài)監(jiān)測模塊、有效的振動分析模塊等功能。振動分析模塊中采用的分析方法有時域分析、頻譜分析、倒頻譜分析、包絡分析、小波包分析、階比譜分析等分析方法。該系統(tǒng)已經應用在實際工程上,并成功地驗證了該系統(tǒng)的可靠性和有效性。
【關鍵詞】：風力發(fā)電機組 振動分析 故障診斷 LabVIEW
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM315
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-12
• 1.1 課題研究背景9
• 1.2 風電機組在線監(jiān)測與故障診斷研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 課題研究意義與主要內容10-12
• 第2章 風機系統(tǒng)介紹及常見故障12-21
• 2.1 風電機組傳動系統(tǒng)模型12-14
• 2.2 風電機組傳動系統(tǒng)常見故障14-20
• 2.2.1 葉片部件常見故障14
• 2.2.2 旋轉軸部件常見故障14-16
• 2.2.3 齒輪箱部件常見故障16-17
• 2.2.4 滾動軸承部件常見故障17-18
• 2.2.5 發(fā)電機常見故障18-20
• 2.3 章節(jié)總結20-21
• 第3章 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)介紹與信號采集21-28
• 3.1 概述21
• 3.2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)構成21-25
• 3.2.1 傳感器的選定22-24
• 3.2.2 傳感器的安裝24-25
• 3.3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)硬件設備25-26
• 3.4 信號采集26-27
• 3.5 章節(jié)總結27-28
• 第4章 信號數(shù)據(jù)分析與故障診斷策略28-41
• 4.1 研究平臺選擇28-30
• 4.1.1 LabVIEW介紹28-29
• 4.1.2 LabVIEW的應用領域29-30
• 4.2 信號分析方法30-38
• 4.2.1 振動時域參數(shù)分析30-33
• 4.2.2 振動信號頻域分析33-35
• 4.2.3 信號階比譜分析35-37
• 4.2.4 信號小波分析37-38
• 4.3 故障診斷策略38-40
• 4.3.1 概述38-39
• 4.3.2 故障精確分析策略39-40
• 4.4 章節(jié)總結40-41
• 第5章 狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)實現(xiàn)41-54
• 5.1 概述41
• 5.2 狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)介紹41-43
• 5.2.1 狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的過程41-42
• 5.2.2 狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的內容42-43
• 5.3 狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的實現(xiàn)43-53
• 5.3.1 軟件結構設計43-44
• 5.3.2 分析系統(tǒng)與數(shù)據(jù)采集器的通訊44-47
• 5.3.3 數(shù)據(jù)緩存與數(shù)據(jù)存儲47-49
• 5.3.4 監(jiān)控分析界面及程序49-53
• 5.4 章節(jié)總結53-54
• 第6章 工作總結與展望54-56
• 6.1 工作總結54
• 6.2 工作展望54-56
• 參考文獻56-59
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文59-60
• 致謝60-61
• 作者簡介61

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 陸人定;;齒輪箱故障時域和頻域綜合診斷技術[J];機電工程技術;2007年06期

2 劉文藝;湯寶平;陳仁祥;;一種基于對角切片高階譜的故障識別方法[J];機械科學與技術;2010年03期

3 謝源;強玨嫻;;大型兆瓦級風力發(fā)電機組狀態(tài)監(jiān)測研究[J];上海電機學院學報;2009年04期

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 徐春霞;基于LabVIEW的汽輪機在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)[D];重慶大學;2008年

2 宋磊;風電機組故障測試與統(tǒng)計分析[D];華北電力大學（北京）;2010年

3 蘭建武;基于LabVIEW的風機在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)的研究[D];武漢科技大學;2012年

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本文編號：538615