本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)齒輪箱故障診斷策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著能源與環(huán)境危機(jī)的日益嚴(yán)重，風(fēng)能的開(kāi)發(fā)和利用越來(lái)越受到人們的重視，風(fēng)力發(fā)電產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的可靠性和穩(wěn)定性提出了較高的要求，因此對(duì)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行故障診斷，對(duì)于保障設(shè)備和人身財(cái)產(chǎn)安全，降低風(fēng)電運(yùn)行、維護(hù)成本，具有極其重要的意義。 本文研究基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)的故障診斷，主要為滾動(dòng)軸承的局部故障。本文回顧了風(fēng)電的發(fā)展過(guò)程及現(xiàn)狀，介紹了對(duì)風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行故障診斷的意義及重要性，對(duì)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)械故障診斷方法進(jìn)行了綜述，使用模擬風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)采集的滾動(dòng)軸承故障振動(dòng)信號(hào)，分析并對(duì)比了三種時(shí)頻分析方法在軸承故障診斷中的應(yīng)用，所做的主要工作如下： 首先，介紹了Wigner-Ville分布的定義和主要性質(zhì)，討論了平滑Wigner-Ville分布和平滑偽Wigner-Ville分布消除交叉項(xiàng)的方法，并將方法用于滾動(dòng)軸承內(nèi)圈及外圈局部損傷的診斷，仿真驗(yàn)證了其有效性；其次，闡述了連續(xù)小波變換的定義和性質(zhì)，介紹了幾種常用的小波基函數(shù)，小波重分配尺度譜是較為常用的故障診斷時(shí)頻分析方法，將其應(yīng)用于滾動(dòng)軸承的故障診斷，取得了一定效果。 論文以Hilbert-Huang變換作為主要的故障診斷方法，針對(duì)其端點(diǎn)效應(yīng)，采用改進(jìn)的基于斜率的方法對(duì)數(shù)據(jù)端點(diǎn)進(jìn)行延拓，利用總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解來(lái)抑制模態(tài)混疊問(wèn)題，通過(guò)采用互信息法識(shí)別并去除產(chǎn)生的虛假分量。仿真結(jié)果證明針對(duì)滾動(dòng)軸承故障的診斷，該方法可以獲得更加清晰、準(zhǔn)確的Hilbert譜，，并能夠準(zhǔn)確地提取了故障特征頻率，識(shí)別故障類型，取得了比Wigner-Ville分布和小波變換更好的效果。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)力發(fā)電 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 故障診斷 滾動(dòng)軸承 Wigner-Ville分布 小波變換 Hilbert-Huang變換
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TH165.3;TM315
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-17
• 1.1 課題背景和研究意義7-9
• 1.2 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法9-14
• 1.2.1 基于信號(hào)處理的故障診斷方法10-13
• 1.2.2 基于人工智能的故障診斷方法13
• 1.2.3 基于統(tǒng)計(jì)分析的故障診斷方法13-14
• 1.3 本文主要內(nèi)容14-17
• 第二章 基于 Wigner-Ville 分布的故障診斷17-25
• 2.1 Wigner-Ville 分布定義及性質(zhì)17-18
• 2.2 交叉項(xiàng)的抑制18-19
• 2.2.1 偽 Wigner-Ville 分布19
• 2.2.2 平滑偽 Wigner-Ville 分布19
• 2.3 數(shù)值仿真19-21
• 2.4 Wigner-Ville 分布在軸承故障診斷中的應(yīng)用21-24
• 2.4.1 實(shí)驗(yàn)裝置介紹21-22
• 2.4.2 故障診斷分析22-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 基于小波變換的故障診斷25-35
• 3.1 連續(xù)小波變換定義及性質(zhì)25-26
• 3.2 常用小波基函數(shù)26-29
• 3.2.1 Haar 小波26-27
• 3.2.2 Morlet 小波27
• 3.2.3 Daubechies 小波27-28
• 3.2.4 Symlets 小波28-29
• 3.3 小波變換的分辨率29-30
• 3.4 小波尺度譜和重分配尺度譜30-31
• 3.5 小波變換在軸承故障診斷中的應(yīng)用31-33
• 3.6 本章小結(jié)33-35
• 第四章 基于 Hilbert-Huang 變換的故障診斷35-53
• 4.1 EMD 算法基本原理35-38
• 4.1.1 EMD 算法流程35-36
• 4.1.2 IMF 篩選停止準(zhǔn)則36-37
• 4.1.3 EMD 的性質(zhì)37-38
• 4.2 Hilbert 變換與瞬時(shí)頻率38-39
• 4.3 Hilbert 譜和邊際譜39-40
• 4.4 端點(diǎn)效應(yīng)及改進(jìn)40-48
• 4.4.1 端點(diǎn)效應(yīng)40
• 4.4.2 ISBM 抑制端點(diǎn)效應(yīng)40-42
• 4.4.3 互信息去除虛假分量42-43
• 4.4.4 數(shù)值仿真43-46
• 4.4.5 滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障診斷分析46-48
• 4.5 模態(tài)混疊及改進(jìn)48-52
• 4.5.1 模態(tài)混疊與 EEMD 算法48
• 4.5.2 數(shù)值仿真48-50
• 4.5.3 滾動(dòng)軸承外圈故障診斷分析50-52
• 4.6 本章小結(jié)52-53
• 第五章 結(jié)論與展望53-55
• 5.1 本文總結(jié)53-54
• 5.2 展望54-55
• 致謝55-57
• 參考文獻(xiàn)57-61
• 附錄：攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果和發(fā)表的論文61

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本文編號(hào)：420192