【摘要】：為了保證風(fēng)電機(jī)組當(dāng)中最為脆弱的齒輪箱部分運(yùn)轉(zhuǎn)安全性，早期發(fā)現(xiàn)故障，防止故障發(fā)展為重大事故，對(duì)齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與故障診斷日益緊迫。并且風(fēng)力發(fā)電機(jī)組工作環(huán)境一般都十分特殊，都是地處偏遠(yuǎn)，發(fā)生故障以后再進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時(shí)也是非常困難。 伴隨著網(wǎng)絡(luò)快速大面積覆蓋以及網(wǎng)絡(luò)通信質(zhì)量的提高，基于Internet的設(shè)備遠(yuǎn)程狀態(tài)檢測(cè)與診斷已經(jīng)逐步的可以實(shí)現(xiàn)，這為大型設(shè)備的安全監(jiān)測(cè)與診斷提供了全新的途徑。使得以往受限于距離的設(shè)備的安全運(yùn)行問(wèn)題的到解決，可以隨時(shí)為對(duì)象進(jìn)行工況查詢(xún)與故障定位，并且可以充分共享遠(yuǎn)程資源與現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)。 為此本文對(duì)機(jī)組齒輪箱的在線(xiàn)的監(jiān)測(cè)與快速診斷做了以下研究工作： （1）本文所采用的狀態(tài)檢測(cè)與診斷途徑是基于模型的故障診斷思路，為了更接近真實(shí)建立，軸系的非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)模型。其后又討論了各種常見(jiàn)故障在模型中的實(shí)現(xiàn)。 （2）故障的早期發(fā)現(xiàn)與監(jiān)測(cè)的快速性密切相關(guān)。為此利用以上搭建的動(dòng)力學(xué)模型，將現(xiàn)代控制理論當(dāng)中的觀(guān)測(cè)器方法應(yīng)用到故障診斷當(dāng)中，將二次濾波與自適應(yīng)觀(guān)測(cè)器結(jié)合起來(lái)。利用該觀(guān)測(cè)器對(duì)采集的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了監(jiān)測(cè)驗(yàn)證。將其監(jiān)測(cè)到的故障工況用重分配小波普來(lái)進(jìn)行定位。為了驗(yàn)證以上結(jié)論的正確性，在第一部分所建模型中進(jìn)行了故障仿真的驗(yàn)證，并在此基礎(chǔ)上分析了系統(tǒng)特性。驗(yàn)證了診斷結(jié)果。 （3）為了解決風(fēng)電機(jī)組的遠(yuǎn)程在線(xiàn)監(jiān)測(cè)問(wèn)題。本文主要搭建了一種基于arm11的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。下位機(jī)采用linux操作系統(tǒng)，采用多線(xiàn)程的并發(fā)的數(shù)據(jù)采集與傳輸結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，提高了系統(tǒng)運(yùn)行的速度為實(shí)時(shí)的故障診斷提供了基礎(chǔ)；采用AD7821作為模數(shù)轉(zhuǎn)換采集器，，為此開(kāi)發(fā)了AD7821與IDT7206的下位機(jī)驅(qū)動(dòng)程序；應(yīng)用LABVIEW設(shè)計(jì)了一款及時(shí)數(shù)據(jù)接收與仿真分析監(jiān)測(cè)平臺(tái)。從而實(shí)現(xiàn)了遠(yuǎn)程設(shè)備的無(wú)縫試在線(xiàn)監(jiān)測(cè)與故障診斷。
[Abstract]:In order to ensure the safety of the most vulnerable part of the gearbox in wind turbine, to detect the fault early and prevent the fault from developing into a major accident, it is increasingly urgent to monitor and diagnose the running state of the gearbox. And the working environment of wind turbine is very special, it is very difficult to collect data after failure. With the rapid coverage of the network and the improvement of network communication quality, the remote status detection and diagnosis of equipment based on Internet has been gradually realized, which provides a new way for the safety monitoring and diagnosis of large equipment. It can solve the problem of safe operation of equipment limited by distance in the past, can query and locate the work condition for the object at any time, and can fully share the remote resources and the field data. In this paper, the on-line monitoring and rapid diagnosis of gear box are studied as follows: (1) the method of condition detection and diagnosis is model-based fault diagnosis, in order to be closer to the real establishment. The nonlinear dynamic model of shafting. Then the realization of various common faults in the model is discussed. (2) the early detection of faults is closely related to the rapidity of monitoring. Based on the above dynamic model, the observer method in modern control theory is applied to fault diagnosis, and the quadratic filter and adaptive observer are combined. The observer is used to monitor and verify the collected data. The fault condition is located by redistributing wavelet. In order to verify the correctness of the above conclusions, fault simulation is carried out in the first part of the model, and the characteristics of the system are analyzed. The diagnostic results are verified. (3) in order to solve the problem of remote on-line monitoring of wind turbine. In this paper, a remote data acquisition system based on arm11 is built. The lower computer adopts linux operating system and multithread concurrent data acquisition and transmission structure design, which improves the speed of system running and provides the foundation for real-time fault diagnosis. Using AD7821 as A / D conversion collector, the driver of AD7821 and IDT7206 is developed, and a timely data receiving and simulation monitoring platform is designed by LABVIEW. Thus, the remote equipment seamless trial online monitoring and fault diagnosis is realized.
【學(xué)位授予單位】：新疆大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：TP277;TH132.41

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本文編號(hào)：2345766