基于支持向量机的风机齿轮箱故障诊断的研究
发布时间：2021-10-28 12:02
伴随着经济的急速发展,传统能源已经无法满足各国的需求,清洁能源越来越受到各国的追捧。中国是世界上人口数一数二的国家,对新能源的需求非常迫切,中国政府也在每年不断加大新能源的投入。其中,风能作为重要的清洁能源也是其中的组成部分。在我国风资源储备也极为丰富,尤其集中在东南沿海和西北草原荒漠地带。因为风资源丰富的地带,环境也很恶劣,这就对于风电设备有着极大的考验,风电设备出现故障也是时有发生。为了最大程度的减少故障发生,建立一套完整的预防与保护风机设备体系就尤为关键。完善的预防保护机制,离不开科学的人工智能建模。由于建模都需要海量的数据支持,然而实际风电设备故障数据较难获取,因此,本文针对风电设备故障的自身特点,建立了基于小波包分解的支持向量机故障诊断分类器设计方法。本文改进齿轮箱故障诊断的传统方法,该方法将小波包和粒子群优化的支持向量机相结合。首先需要采集获取数据,由于齿轮箱的故障振动信号非稳态的特点,需要将振动信号转化成能量分布的直观表示,本文选取小波包作为信号的分解方法。对振动信号进行提取以及分析;用二叉树的方法对孪生支持向量机和模糊支持向量机实施结构化处理,从而达到齿轮箱故障样本多分...
【文章来源】：上海电机学院上海市
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
瑞典两种风电机组17年的故障率和停机时间Fig.1-117yearfailurerateanddowntimeoftwowindturbinesinSweden
上海电机学院硕士学位论文7第二章风力发电机组机构特点及齿轮箱故障类型只有熟悉风机的结构与齿轮箱的最常见故障类型和产生的原因，才可能更加深入的研究齿轮箱的相关故障诊断。风机齿轮箱主要由三个部分组成：滚动轴承、齿轮和轴，因此，本章重点探究齿轮的故障类型。其表现形式有：劳损导致的弯曲、断齿、齿面以及磨损混合故障[38]。2.1风力发电机结构组成目前，国内外的大型风力发电场一般配备的机型是三叶式以及还有水平轴座的机组，然而也存在其他类型的相关机型，但基本上结构都很相近。风电机组是把风能形式转换成电能形式，它的一般结构有风机塔架、塔的基座、风机组叶片、液压系统、变桨系统、偏航系统、制动系统、传动系统、发电机、控制系统以及安全系统[39]。这里可知风电机组的结构正如2-1所示。图2-1风电机组的剖面解析图Fig.2-1Internalstructurediagramofwindturbine从上图的2-1可以清楚知道风电机组的主体部分有下面五个部分组成以及它们的功能：塔架：它的主体功能是撑起来完整风机的机舱部分还有风轮可以达到的很好接受风资源的高度，它是承载整个风机的主体部分。但是它不仅仅只具备这样的功能，它内部还装有通讯电缆等，这样来完成风机和主控制室之间的交流以及方便工作人员进出机舱。风轮：主要包含叶片和轮毂。它的作用是把风能转换成机械能。其中在风的推动下叶片开始转动，然后经轮毂将转动的动力传递到主轴上面带动传动系统。其中为了防雷，在顶部装有接闪器。
上海电机学院硕士学位论文92.4齿轮的故障类型和振动机理2.4.1齿轮的故障类型风机齿轮箱的齿轮一旦发生故障，就将影响设备的运转。正常会分成接下里两大类：（1）由于生产上存在一定的工业规格差异从而产生齿轮的误差、内心与齿轮并不匹配、每个部分的相关轴线无法对称；（2）有一些因为齿轮的长时间的运行而发生不正常运行状态，如齿面点蚀、断齿等。如果齿轮箱按照它们的振动特征进行分类，可以很明确的分为接下来两大类：（1）齿轮箱的相应的分布式故障（2）齿轮对应的局部故障2.4.2齿轮的振动机理简单的齿轮振动原理解析：可以将两个相互啮合的齿轮比作为一个根据有重量的宽状物、弹簧还有阻尼组成的对应振动系统[42]，其中齿轮箱的齿轮副如下图2-2所示。其中，齿轮的相互啮合产生的动态激励为：12Mx(t)Cx(t)K(t)x(t)K(t)E(t)K(t)E(t)（2-1）其中在式中：X(t)：挤压力推动，迫使受力点沿着直线挪动少许距离；M：两个齿轮相互啮合，保持动态平衡时的质量1212mmMmm；C：齿轮互相啮合时的阻尼系数；图2-2齿轮副示意图Fig.2-2Schematicdiagramofgearpair
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波包和改进核最近邻算法的风机齿轮箱故障诊断方法[J]. 王栋璀,丁云飞,朱晨烜,孙佳林. 电机与控制应用. 2019(01)
[2]基于改进的PSO算法优化FSVM的滚动轴承故障诊断[J]. 林雅慧,王海瑞,靖婉婷. 计算机应用与软件. 2018(11)
[3]改进经验小波变换的齿轮箱故障诊断新方法与应用[J]. 王昌明,张征,李峰,鲁聪达. 噪声与振动控制. 2018(05)
[4]基于双树复小波分解的风机齿轮箱故障诊断[J]. 刘清清,杨江天,尹子栋. 北京交通大学学报. 2018(04)
[5]基于一维卷积神经网络的滚动轴承自适应故障诊断算法[J]. 曲建岭,余路,袁涛,田沿平,高峰. 仪器仪表学报. 2018(07)
[6]风电机组齿轮箱故障评价方法研究现状[J]. 胡志红,张秀丽,张向军,白恺,林丽,王素焕. 设备管理与维修. 2018(02)
[7]故障树与专家系统融合的故障诊断推理机制研究[J]. 陈红霞,孙强. 铁道运营技术. 2017(04)
[8]基于深度自编码网络模型的风电机组齿轮箱故障检测[J]. 刘辉海,赵星宇,赵洪山,宋鹏,邓春. 电工技术学报. 2017(17)
[9]基于信号共振稀疏分解和最大相关峭度解卷积的齿轮箱故障诊断[J]. 何群,郭源耕,王霄,任宗浩,李继猛. 中国机械工程. 2017(13)
[10]基于证据理论和支持向量机的多传感器融合在风机齿轮故障诊断中的应用[J]. 肖立健,谢源,王杰,金鹏飞. 科技风. 2017(09)
博士论文
[1]滚动轴承表面损伤故障的特征提取与诊断方法研究[D]. 隋文涛.山东大学 2011
硕士论文
[1]基于小波变换和支持向量机的齿轮箱故障诊断研究[D]. 李群星.吉林大学 2017
[2]风力发电机齿轮箱振动信号特征提取及故障诊断方法研究[D]. 周峰.燕山大学 2015
[3]基于HHT和SVM的风力发电机组故障诊断研究[D]. 齐卫雪.华北电力大学 2014
[4]基于支持向量机的城市给水管网故障诊断研究[D]. 卓严报.重庆大学 2013
[5]基于小波包分析和支持向量机的齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 李曦.太原理工大学 2013
[6]基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断和预测[D]. 张艳.西华大学 2011
[7]基于小波包和支持向量机的滚动轴承故障识别方法[D]. 秦政博.太原理工大学 2010
[8]基于小波变换的图像去噪方法研究[D]. 储鹏鹏.西安电子科技大学 2009
本文编号：3462776
【文章来源】：上海电机学院上海市
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
瑞典两种风电机组17年的故障率和停机时间Fig.1-117yearfailurerateanddowntimeoftwowindturbinesinSweden
上海电机学院硕士学位论文7第二章风力发电机组机构特点及齿轮箱故障类型只有熟悉风机的结构与齿轮箱的最常见故障类型和产生的原因，才可能更加深入的研究齿轮箱的相关故障诊断。风机齿轮箱主要由三个部分组成：滚动轴承、齿轮和轴，因此，本章重点探究齿轮的故障类型。其表现形式有：劳损导致的弯曲、断齿、齿面以及磨损混合故障[38]。2.1风力发电机结构组成目前，国内外的大型风力发电场一般配备的机型是三叶式以及还有水平轴座的机组，然而也存在其他类型的相关机型，但基本上结构都很相近。风电机组是把风能形式转换成电能形式，它的一般结构有风机塔架、塔的基座、风机组叶片、液压系统、变桨系统、偏航系统、制动系统、传动系统、发电机、控制系统以及安全系统[39]。这里可知风电机组的结构正如2-1所示。图2-1风电机组的剖面解析图Fig.2-1Internalstructurediagramofwindturbine从上图的2-1可以清楚知道风电机组的主体部分有下面五个部分组成以及它们的功能：塔架：它的主体功能是撑起来完整风机的机舱部分还有风轮可以达到的很好接受风资源的高度，它是承载整个风机的主体部分。但是它不仅仅只具备这样的功能，它内部还装有通讯电缆等，这样来完成风机和主控制室之间的交流以及方便工作人员进出机舱。风轮：主要包含叶片和轮毂。它的作用是把风能转换成机械能。其中在风的推动下叶片开始转动，然后经轮毂将转动的动力传递到主轴上面带动传动系统。其中为了防雷，在顶部装有接闪器。
上海电机学院硕士学位论文92.4齿轮的故障类型和振动机理2.4.1齿轮的故障类型风机齿轮箱的齿轮一旦发生故障，就将影响设备的运转。正常会分成接下里两大类：（1）由于生产上存在一定的工业规格差异从而产生齿轮的误差、内心与齿轮并不匹配、每个部分的相关轴线无法对称；（2）有一些因为齿轮的长时间的运行而发生不正常运行状态，如齿面点蚀、断齿等。如果齿轮箱按照它们的振动特征进行分类，可以很明确的分为接下来两大类：（1）齿轮箱的相应的分布式故障（2）齿轮对应的局部故障2.4.2齿轮的振动机理简单的齿轮振动原理解析：可以将两个相互啮合的齿轮比作为一个根据有重量的宽状物、弹簧还有阻尼组成的对应振动系统[42]，其中齿轮箱的齿轮副如下图2-2所示。其中，齿轮的相互啮合产生的动态激励为：12Mx(t)Cx(t)K(t)x(t)K(t)E(t)K(t)E(t)（2-1）其中在式中：X(t)：挤压力推动，迫使受力点沿着直线挪动少许距离；M：两个齿轮相互啮合，保持动态平衡时的质量1212mmMmm；C：齿轮互相啮合时的阻尼系数；图2-2齿轮副示意图Fig.2-2Schematicdiagramofgearpair
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于小波包和改进核最近邻算法的风机齿轮箱故障诊断方法[J]. 王栋璀,丁云飞,朱晨烜,孙佳林. 电机与控制应用. 2019(01)
[2]基于改进的PSO算法优化FSVM的滚动轴承故障诊断[J]. 林雅慧,王海瑞,靖婉婷. 计算机应用与软件. 2018(11)
[3]改进经验小波变换的齿轮箱故障诊断新方法与应用[J]. 王昌明,张征,李峰,鲁聪达. 噪声与振动控制. 2018(05)
[4]基于双树复小波分解的风机齿轮箱故障诊断[J]. 刘清清,杨江天,尹子栋. 北京交通大学学报. 2018(04)
[5]基于一维卷积神经网络的滚动轴承自适应故障诊断算法[J]. 曲建岭,余路,袁涛,田沿平,高峰. 仪器仪表学报. 2018(07)
[6]风电机组齿轮箱故障评价方法研究现状[J]. 胡志红,张秀丽,张向军,白恺,林丽,王素焕. 设备管理与维修. 2018(02)
[7]故障树与专家系统融合的故障诊断推理机制研究[J]. 陈红霞,孙强. 铁道运营技术. 2017(04)
[8]基于深度自编码网络模型的风电机组齿轮箱故障检测[J]. 刘辉海,赵星宇,赵洪山,宋鹏,邓春. 电工技术学报. 2017(17)
[9]基于信号共振稀疏分解和最大相关峭度解卷积的齿轮箱故障诊断[J]. 何群,郭源耕,王霄,任宗浩,李继猛. 中国机械工程. 2017(13)
[10]基于证据理论和支持向量机的多传感器融合在风机齿轮故障诊断中的应用[J]. 肖立健,谢源,王杰,金鹏飞. 科技风. 2017(09)
博士论文
[1]滚动轴承表面损伤故障的特征提取与诊断方法研究[D]. 隋文涛.山东大学 2011
硕士论文
[1]基于小波变换和支持向量机的齿轮箱故障诊断研究[D]. 李群星.吉林大学 2017
[2]风力发电机齿轮箱振动信号特征提取及故障诊断方法研究[D]. 周峰.燕山大学 2015
[3]基于HHT和SVM的风力发电机组故障诊断研究[D]. 齐卫雪.华北电力大学 2014
[4]基于支持向量机的城市给水管网故障诊断研究[D]. 卓严报.重庆大学 2013
[5]基于小波包分析和支持向量机的齿轮箱故障诊断方法研究[D]. 李曦.太原理工大学 2013
[6]基于粒子群优化支持向量机的变压器故障诊断和预测[D]. 张艳.西华大学 2011
[7]基于小波包和支持向量机的滚动轴承故障识别方法[D]. 秦政博.太原理工大学 2010
[8]基于小波变换的图像去噪方法研究[D]. 储鹏鹏.西安电子科技大学 2009
本文编号：3462776
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