基于分形维数的风电传动链故障特征提取方法及其应用

发布时间：2017-08-09 09:12

  本文关键词：基于分形维数的风电传动链故障特征提取方法及其应用

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【摘要】：风力发电是目前主要的可再生能源发电方式之一,它是通过风轮叶片将风的动能转化为机械能,带动发电机旋转产生电能。风电机组运行条件比较恶劣,状态监测和故障诊断对机组安全性和经济性至关重要。本文对风电机组的结构组成、运行原理进行介绍,描述了关键部件的常见故障及其故障机理。在此基础上,研究基于振动监测信号的故障特征提取方法,主要研究以下三个方面内容：(1)研究基于分形维数提取风电机组故障特征方法,在MATLAB环境编程实现振动信号关联维数的计算,分别用仿真数据和实测风电机组振动数据对计算结果进行了验证,分析了测量噪声对关联维数计算结果的影响。(2)研究将Kalman滤波与关联维数计算相结合,首先对实测振动信号进行滤波处理,降低干扰噪声的影响,然后再计算关联维数,得到排除其他非故障因素干扰的故障信息。(3)研究将小波尺度域滤波与关联维数计算相结合的方法,首先对实测振动信号进行小波分解,得到各个尺度下的小波系数,对这些小波系数进行卡尔曼滤波,然后再进行信号重构,对重构信号计算关联维数,这样可以消除干扰噪声的影响,获得更清楚的故障信息。通过实际应用案例表明,该方法可以更有效表征风电机组的故障状态。
【关键词】：风电机组 分形维数 故障特征提取 小波分解
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 概述10-18
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 分形理论的发展与研究现状11-16
• 1.2.1 风电机组的状态监测与故障诊断11-13
• 1.2.2 分形理论概况13-14
• 1.2.3 分形维数的研究现状与应用14-16
• 1.3 论文主要研究内容16-18
• 1.3.1 主要研究内容16-17
• 1.3.2 本文结构17-18
• 第2章 风电机组及其振动故障综述18-29
• 2.1 风电机组主要结构18-21
• 2.1.1 塔筒19
• 2.1.2 机舱19
• 2.1.3 风轮19
• 2.1.4 主轴19-20
• 2.1.5 制动装置20
• 2.1.6 增速齿轮箱20
• 2.1.7 其他结构20-21
• 2.2 风电机组传动链主要常见故障21-23
• 2.2.1 滚动轴承常见故障及分析21-22
• 2.2.2 齿轮常见故障及分析22-23
• 2.3 本文数据来源23-28
• 2.3.1 仿真信号23-24
• 2.3.2 齿轮试验台数据24-25
• 2.3.3 直驱风电机组25-26
• 2.3.4 双馈风电机组26-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 基于分形维数的风电机组故障特征提取29-44
• 3.1 概述29
• 3.2 关联维数的计算及实现29-35
• 3.2.1 相空间重构29-34
• 3.2.2 定义关联积分函数34
• 3.2.3 确定关联维数34-35
• 3.3 转速对关联维数影响35-36
• 3.4 关联维数在信号分析中的应用36-43
• 3.4.1 仿真信号36-38
• 3.4.2 齿轮试验台数据38-41
• 3.4.3 直驱风电机组41-42
• 3.4.4 双馈风电机组42-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第4章 基于卡尔曼滤波的风电机组故障特征提取44-54
• 4.1 概述44-45
• 4.2 卡尔曼滤波算法及实现45-48
• 4.2.1 随机线性离散系统的数学模型45-46
• 4.2.2 随机线性离散系统Kalman滤波方程46-47
• 4.2.3 Kalman滤波特点47-48
• 4.3 基于卡尔曼滤波的分形维数应用48-53
• 4.3.1 仿真信号48-49
• 4.3.2 齿轮试验台数据49-51
• 4.3.3 直驱风电机组51-52
• 4.3.4 双馈风电机组52-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第5章 基于小波与卡尔曼的风电机组故障特征提取54-72
• 5.1 概述54
• 5.2 小波分析54-56
• 5.2.1 连续小波变换54-55
• 5.2.2 离散小波变换55-56
• 5.3 小波分形过程56-62
• 5.3.1 1/f过程的小波分析56-59
• 5.3.2 确定性的自相似过程59-62
• 5.4 1/f过程的信号处理62-63
• 5.5 基于卡尔曼滤波的分形维数应用63-71
• 5.5.1 仿真信号63-65
• 5.5.2 齿轮试验台数据65-67
• 5.5.3 直驱风电机组67-69
• 5.5.4 双馈风电机组69-71
• 5.6 本章小结71-72
• 第6章 结论与展望72-74
• 6.1 结论72
• 6.2 展望72-74
• 参考文献74-79
• 攻读硕士期间发表的论文及参与的科研工作79-80
• 致谢80

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