轴承故障检测技术及其在风力发电机组中的应用

发布时间：2017-06-12 02:00

  本文关键词：轴承故障检测技术及其在风力发电机组中的应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着人类生活水平的逐步提升和全球经济的日益繁荣,能源消费也日渐增长,同时在煤、石油、天然气等非再生能源逐步枯竭,全球气候异常和环境保护的背景下,风能作为一种广泛存在的可再生能源受到了普遍的重视。近10年来,风力发电在我国得到了快速发展。在装机总容量上,我国已连续多年排名世界第一。随着风电机组日趋大型化和复杂化,风机单机容量的巨大化以及结构的复杂化使得机组发生故障的机率大大增加。风力发电机组作为一种大型旋转机械,在其所发生的全部机械结构故障中,约有三分之一的是由轴承失效所引发的,同时大型发电机组的状态检测通常会在短时间内会产生大量的实时运行数据,所以研究滚动轴承故障检测技术并将大数据处理技术应用于大型风力发电机组的故障检测中具有非常重要的实用价值。本文首先阐述了滚动轴承故障检测技术在国内外的发展概况,然后提出了基于小波分析、独立分量分析和支持向量机的故障检测方法,最后介绍了此方法在大数据平台上的实施方案,论文工作主要分为四个部分：1)滚动轴承振动信号的预处理。现场收集到的原始信号往往包含各种各样的干扰信息,通常情况下需要对振动信号做相应的处理来增大其信噪比。在分析常用信号降噪方法的基础上,选择了小波降噪的方法,结合独立分量分析理论,利用实验数据进行了验证分析。2)振动信号的特征提取。振动信号特征向量的提取是故障检测中最基本的一个步骤,也是制约故障检测技术发展的瓶颈。在分析现有思路优缺点的基础上,对时域和时频域特征进行了比较,最终选取了相对小波能量为振动信号的特征向量3)特征分类方法的选择。首先分析了多分类支持向量机(Multi-class Support Vector Machine, Multi-class SVM)的几种构造方法,然后在小波分析的基础上,利用实验数据完成了Multi-class SVM相关参数的确定。4)提出了以Spark为平台的风电机组故障检测方案。本部分以前文得到的方法为依据,提出了以Spark大数据分析平台为支撑的滚动轴承故障检测实现方案。首先利用现场真实数据验证了前文所提出方法的有效性,然后进一步分析了大数据故障检测平台的技术要点,给出了方案的总体设计结构。
【关键词】：风力发电机组 振动信号 故障检测 SVM Spark
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH133.33;TM315
【目录】：

• 摘要10-12
• ABSTRACT12-14
• 第1章 绪论14-26
• 1.1 课题的背景和意义14-17
• 1.2 滚动轴承故障检测概述17-21
• 1.2.1 滚动轴承故障检测的方法18-19
• 1.2.2 国外发展情况19-20
• 1.2.3 国内发展情况20-21
• 1.3 Spark大数据处理平台21-24
• 1.4 本文主要内容与结构安排24
• 1.5 本章小结24-26
• 第2章 信号预处理26-52
• 2.1 信号降噪26-28
• 2.1.1 数学形态滤波26-27
• 2.1.2 经验模式分解27
• 2.1.3 小波降噪27-28
• 2.2 小波变换的基本概念28-34
• 2.2.1 连续小波变换28-30
• 2.2.2 基本小波函数的选择30-32
• 2.2.3 离散小波变换32-34
• 2.3 独立分量分析34-40
• 2.3.1 ICA基本理论35-36
• 2.3.2 ICA的预处理36
• 2.3.3 信号间的独立性度量准则36-39
• 2.3.4 快速独立分量分析算法实现39-40
• 2.4 滚动轴承振动信号的消噪40-50
• 2.4.1 方法验证40-43
• 2.4.2 滚动轴承振动信号的降噪43-48
• 2.4.3 滚动轴承振动信号的独立分量分析48-50
• 2.5 本章小结50-52
• 第3章 特征向量的提取52-68
• 3.1 特征提取方法概述52-59
• 3.1.1 时域分析法52-53
• 3.1.2 频域分析法53-56
• 3.1.3 时频域分析法56-59
• 3.2 滚动轴承振动信号特征向量的提取59-66
• 3.2.1 时域特征法60-63
• 3.2.2 时频域小波分析法63-66
• 3.3 本章小结66-68
• 第4章 支持向量机在滚动轴承故障检测中的应用68-88
• 4.1 SVM模型69-74
• 4.1.1 SVM分类原理69-73
• 4.1.2 SVM多分类问题73-74
• 4.1.3 本文所使用的分类方法74
• 4.2 SVM参数优化74-76
• 4.3 滚动轴承故障检测方法验证76-86
• 4.4 本章小结86-88
• 第5章 基于Spark的故障检测方案88-100
• 5.1 故障检测方法验证88-92
• 5.2 Spark在本方案中的应用92-95
• 5.3 分类模型的训练和参数调优95-99
• 5.4 方案设计99
• 5.5 本章小结99-100
• 第6章 总结与展望100-102
• 6.1 课题总结100
• 6.2 研究内容展望100-102
• 参考文献102-108
• 致谢108-109
• 附件109

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