本文關(guān)鍵詞：大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障模糊診斷技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱運(yùn)行的平穩(wěn)性和可靠性提出了更高的要求，為了減少風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障的發(fā)生，提高機(jī)組運(yùn)營(yíng)效率，需要探求降低齒輪箱故障發(fā)生概率的有效途徑。本文針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)性、時(shí)變性等特點(diǎn)，從設(shè)備故障機(jī)理和故障信號(hào)特征入手，對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱的早期故障診斷方法進(jìn)行了深入的研究。結(jié)合風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱零部件的失效形式，總結(jié)了風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱典型故障形式。介紹了時(shí)域診斷法、頻域診斷法等基于信號(hào)處理的齒輪箱故障診斷方法，研究了這些診斷方法的基本原理，分析和了解了各時(shí)頻域特征參數(shù)對(duì)于各種故障的診斷能力大小和具體適用范圍。在分析了風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障機(jī)理和振動(dòng)機(jī)理的基礎(chǔ)之上，在某風(fēng)場(chǎng)，利用德國(guó)先進(jìn)的振動(dòng)信號(hào)采集分析儀器進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)測(cè)取風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱四種不同運(yùn)行工況下的振動(dòng)信號(hào)，并利用時(shí)頻域分析方法對(duì)該振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行信號(hào)處理，從中提取了十二個(gè)能夠反映風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱典型故障的時(shí)域和頻域特征參數(shù)，進(jìn)行了多參數(shù)辨識(shí)，，建立了風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱典型故障的數(shù)據(jù)樣本。在建立了風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱典型故障數(shù)據(jù)樣本的基礎(chǔ)之上，研究了模糊聚類分析方法中各個(gè)步驟的邏輯及各步驟涉及的算法并選取其中較優(yōu)的算法進(jìn)行編程。最后，將模糊聚類分析方法應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱的故障診斷中。模糊聚類分析的結(jié)果證明，本文所提出的故障診斷方法是可行的，能夠有效地對(duì)齒輪箱故障進(jìn)行分析和診斷。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱 模糊聚類分析 故障診斷
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM315;TH165.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-13
• 1.1 課題的來(lái)源及選題的依據(jù)9-10
• 1.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障診斷國(guó)內(nèi)外研究動(dòng)態(tài)10-12
• 1.3 本課題主要的研究?jī)?nèi)容12
• 1.4 本課題的目的與意義12-13
• 第二章 風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱振動(dòng)機(jī)理及典型故障分析13-25
• 2.1 風(fēng)力發(fā)電機(jī)結(jié)構(gòu)及常見故障13-15
• 2.2 風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱基本結(jié)構(gòu)15-16
• 2.3 風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱的運(yùn)行特殊性分析16-18
• 2.3.1 環(huán)境特殊性16
• 2.3.2 結(jié)構(gòu)特殊性16-18
• 2.4 齒輪振動(dòng)機(jī)理及典型故障分析18-20
• 2.4.1 齒輪振動(dòng)的機(jī)理分析18-19
• 2.4.2 齒輪典型故障分析19-20
• 2.5 軸承振動(dòng)機(jī)理及典型故障分析20-22
• 2.5.1 滾動(dòng)軸承振動(dòng)機(jī)理分析20-22
• 2.5.2 軸承典型故障分析22
• 2.6 齒輪箱振動(dòng)信號(hào)特征分析22-23
• 2.6.1 齒輪故障的振動(dòng)信號(hào)特征22-23
• 2.6.2 滾動(dòng)軸承故障的振動(dòng)信號(hào)特征23
• 2.7 本章小結(jié)23-25
• 第三章 風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障診斷方法25-30
• 3.1 時(shí)域診斷法25-27
• 3.2 頻域診斷法27-29
• 3.2.1 頻域參數(shù)診斷法27-28
• 3.2.2 頻譜分析方法28
• 3.2.3 倒頻譜分析方法28-29
• 3.2.4 包絡(luò)分析方法29
• 3.3 基于模糊推理的方法29-30
• 第四章 風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)采集及參數(shù)分析30-40
• 4.1 數(shù)據(jù)采集方法的選擇30
• 4.2 數(shù)據(jù)采集測(cè)量參數(shù)的選擇30-31
• 4.3 現(xiàn)場(chǎng)信號(hào)數(shù)據(jù)采集31-38
• 4.4 時(shí)頻域參數(shù)分析38-40
• 4.4.1 時(shí)域參數(shù)分析38-39
• 4.4.2 頻域參數(shù)分析39-40
• 第五章 模糊聚類算法在風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用40-48
• 5.1 模糊聚類分析40-42
• 5.1.1 模糊聚類分析方法的步驟40-42
• 5.2 模糊聚類分析在風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障診斷中的應(yīng)用42-48
• 第六章 結(jié)論48-49
• 6.1 結(jié)論48
• 6.2 展望48-49
• 參考文獻(xiàn)49-51
• 附錄 部分程序代碼51-56
• 在學(xué)研究成果56-57
• 致謝57

【共引文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障模糊診斷技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：334714