基于解卷积方法的风电机组滚动轴承复合故障诊断研究
发布时间：2020-12-05 19:38
风能作为清洁能源中的典型代表已经引起了人们的广泛关注。而风电机组构造复杂且工作环境恶劣,当故障发生时维修成本较高。滚动轴承作为风电机组传动链中的重要部件,对整个设备安全可靠运行起着支撑作用,当滚动轴承出现故障时很多情况下是多种故障同时发生,复合故障发生时故障特征变得更加复杂。因此,为了降低风电机组的运维成本,提高风电产业的经济效益,对风电机组滚动轴承开展复合故障诊断研究具有重大意义,而且是一个亟需攻克的难题。本文以滚动轴承复合故障为研究对象,利用解卷积的方法实现对原始冲击信号的恢复,主要研究内容如下:（1）针对滚动轴承复合故障特征比较复杂,使得复合故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进的最大相关峭度解卷积（Maximum Correlate Kurtosis Deconvolution,MCKD）和teager能量算子结合的滚动轴承复合故障诊断方法。该方法以故障平台实验数据为研究对象,通过粒子群寻优算法（PSO）对不同故障类型下MCKD的影响参数（L和M）进行优化,利用优化后MCKD算法对复合故障信号进行处理,然后对分离出的信号做teager能量频谱分析。该方法可有效诊断出单一故障以...
【文章来源】：内蒙古工业大学内蒙古自治区
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
001-2017全球年新增装机总量图
图 1-2 2006-2017 年我国新增及累计装机容量直方图Fig. 1-2 New and Cumulative Installed capacity histogram in China in 2006-2017丰富的风能资源往往是在环境恶劣的偏远地区以及沿海区域，大部分风电场的选址经常位于此地，由于风电场中的风电机组分布区域广、受到环境及其天气的干扰比较明显，而且工作状态不断的进行调整，当故障发生时很大程度上增加了维修难度，给风电行业带来了较大的经济损失。一般情况下，陆地上运行寿命达到 20 年的风机总维修费用可达到总收入的 10%，而海上风电场由于其工作环境更加复杂多变，使得风机的维护费用是陆地上的两倍之多。因此，为了降低风机的运维成本，提高其工作的安全可靠性，延长风机的工作年限，对风电机组进行故障诊断及其状态监测有着非常深远的意义和重要的工程应用价值[4-6]。通过有关数据表明，滚动轴承作为风电机组传动链中不可或缺的一部分，对整个设备的安全可靠运行起到重要支撑作用，而当风电机组故障发生时，滚动
基本结构及轴承的特点的基本结构及传动链特征功能就是利用风能转化为机械能，然后在转是通过风机的叶片和转子直接连接，利用主，和发电机定子作切割磁感线效应，产生电转化，然后在进行电流的逆变转换成交流电由三部分构成包括机舱、塔架和叶片，机舱、发电机及其它核心部件，风电机组主轴系电机组的轮毂和叶片，如图 2-1 所示为风电机主轴系统发电机内圈转子
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法[J]. 李煌,孟恩隆,王灵梅,段震清. 噪声与振动控制. 2018(04)
[2]基于MOMEDA和包络谱的齿轮微弱故障特征提取[J]. 武超,孙虎儿,梁晓华. 机械传动. 2018(03)
[3]基于最大相关峭度解卷积和变分模态分解的风电机组轴承故障诊断方法[J]. 赵洪山,李浪. 太阳能学报. 2018(02)
[4]基于MCKD和VMD的滚动轴承微弱故障特征提取[J]. 夏均忠,赵磊,白云川,于明奇,汪治安. 振动与冲击. 2017(20)
[5]基于EEMD-KECA的风电机组滚动轴承故障诊断[J]. 齐咏生,张二宁,高胜利,王林,高学金. 太阳能学报. 2017(07)
[6]基于最小熵解卷积和Teager能量算子直升机滚动轴承复合故障诊断研究[J]. 陈海周,王家序,汤宝平,李俊阳. 振动与冲击. 2017(09)
[7]风电机组可靠性研究现状与发展趋势[J]. 李垚,朱才朝,陶友传,宋朝省,谭建军. 中国机械工程. 2017(09)
[8]基于MCKD-EMD的风电机组轴承早期故障诊断方法[J]. 赵洪山,李浪. 电力自动化设备. 2017(02)
[9]基于LMD和MED的滚动轴承故障特征提取方法[J]. 周士帅,窦东阳,薛斌. 农业工程学报. 2016(23)
[10]基于支持向量机的风电机组主轴轴承故障诊断[J]. 黄元维. 仪器仪表用户. 2016(11)
本文编号：2899977
【文章来源】：内蒙古工业大学内蒙古自治区
【文章页数】：60 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
001-2017全球年新增装机总量图
图 1-2 2006-2017 年我国新增及累计装机容量直方图Fig. 1-2 New and Cumulative Installed capacity histogram in China in 2006-2017丰富的风能资源往往是在环境恶劣的偏远地区以及沿海区域，大部分风电场的选址经常位于此地，由于风电场中的风电机组分布区域广、受到环境及其天气的干扰比较明显，而且工作状态不断的进行调整，当故障发生时很大程度上增加了维修难度，给风电行业带来了较大的经济损失。一般情况下，陆地上运行寿命达到 20 年的风机总维修费用可达到总收入的 10%，而海上风电场由于其工作环境更加复杂多变，使得风机的维护费用是陆地上的两倍之多。因此，为了降低风机的运维成本，提高其工作的安全可靠性，延长风机的工作年限，对风电机组进行故障诊断及其状态监测有着非常深远的意义和重要的工程应用价值[4-6]。通过有关数据表明，滚动轴承作为风电机组传动链中不可或缺的一部分，对整个设备的安全可靠运行起到重要支撑作用，而当风电机组故障发生时，滚动
基本结构及轴承的特点的基本结构及传动链特征功能就是利用风能转化为机械能，然后在转是通过风机的叶片和转子直接连接，利用主，和发电机定子作切割磁感线效应，产生电转化，然后在进行电流的逆变转换成交流电由三部分构成包括机舱、塔架和叶片，机舱、发电机及其它核心部件，风电机组主轴系电机组的轮毂和叶片，如图 2-1 所示为风电机主轴系统发电机内圈转子
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法[J]. 李煌,孟恩隆,王灵梅,段震清. 噪声与振动控制. 2018(04)
[2]基于MOMEDA和包络谱的齿轮微弱故障特征提取[J]. 武超,孙虎儿,梁晓华. 机械传动. 2018(03)
[3]基于最大相关峭度解卷积和变分模态分解的风电机组轴承故障诊断方法[J]. 赵洪山,李浪. 太阳能学报. 2018(02)
[4]基于MCKD和VMD的滚动轴承微弱故障特征提取[J]. 夏均忠,赵磊,白云川,于明奇,汪治安. 振动与冲击. 2017(20)
[5]基于EEMD-KECA的风电机组滚动轴承故障诊断[J]. 齐咏生,张二宁,高胜利,王林,高学金. 太阳能学报. 2017(07)
[6]基于最小熵解卷积和Teager能量算子直升机滚动轴承复合故障诊断研究[J]. 陈海周,王家序,汤宝平,李俊阳. 振动与冲击. 2017(09)
[7]风电机组可靠性研究现状与发展趋势[J]. 李垚,朱才朝,陶友传,宋朝省,谭建军. 中国机械工程. 2017(09)
[8]基于MCKD-EMD的风电机组轴承早期故障诊断方法[J]. 赵洪山,李浪. 电力自动化设备. 2017(02)
[9]基于LMD和MED的滚动轴承故障特征提取方法[J]. 周士帅,窦东阳,薛斌. 农业工程学报. 2016(23)
[10]基于支持向量机的风电机组主轴轴承故障诊断[J]. 黄元维. 仪器仪表用户. 2016(11)
本文编号：2899977
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