风电机组传动系统网络化状态监测与故障诊断系统设计
【图文】：
２系统主要功能研发２．１数据采集模块数据采集模块通过有线以太网、３Ｇ无线网或ＧＰＲＳ方式将采集到的数据传输至数据库服务器或监测分析诊断模块。数据采集模块根据设置的数据库服务器ＩＰ及数据库名称，从中读取采样通道、采样频率、采样长度等采集参数，对采集设备进行参数设置；同时负责将满足采样间隔的样本数据或异常数据保存至数据库服务器端。数据采集的流程图如图３所示。２．２状态监测模块状态监测模块主要通过阈值分析和趋势分析实现。阈值分析是对能够表征风机状态的特征量设置预警阈值和告警阈值，当实测值超出预警值或告警值时以告警日志形式和声音报警形式及时给予报警；实时数据采集中一旦数据触发报警值，将会保存至数据库，进而通过信号分析模块分析预警或告警原因。趋势分析是对测量点幅值构成的观测曲线的斜率进行判别分析，实质是通过曲线斜率的大小来预计未来观测曲线的变化趋势，如果测量曲线的斜率过大，系统测量值则有可能在未来的某个时刻超出正常范围。阈值报警流程如图４所示。图３数据采集模块流程图Ｆｉｇ．３Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ图４阈值报警流程图Ｆｉｇ．４Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｌａｒｍ２．３信号分析模块信号分析模块包括信号预处理、时域／频谱分析、图谱分析等子模块，如图５所示。信号预处理可通过去趋势项、去奇异值、降噪滤波等方法，剔除原始信号中异常信息，降低噪声的干扰和影响。时域分析、频谱分析是最常用的信号分析方法，，计算得到的时域特征量能够最直接地反映信号的振动特性，频域特征量是对单一时域分析的进一步补充。图谱分析采用多种信号分析方法，以图像
示。２．２状态监测模块状态监测模块主要通过阈值分析和趋势分析实现。阈值分析是对能够表征风机状态的特征量设置预警阈值和告警阈值，当实测值超出预警值或告警值时以告警日志形式和声音报警形式及时给予报警；实时数据采集中一旦数据触发报警值，将会保存至数据库，进而通过信号分析模块分析预警或告警原因。趋势分析是对测量点幅值构成的观测曲线的斜率进行判别分析，实质是通过曲线斜率的大小来预计未来观测曲线的变化趋势，如果测量曲线的斜率过大，系统测量值则有可能在未来的某个时刻超出正常范围。阈值报警流程如图４所示。图３数据采集模块流程图Ｆｉｇ．３Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｄａｔａｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅ图４阈值报警流程图Ｆｉｇ．４Ｆｌｏｗｃｈａｒｔｏｆｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｌａｒｍ２．３信号分析模块信号分析模块包括信号预处理、时域／频谱分析、图谱分析等子模块，如图５所示。信号预处理可通过去趋势项、去奇异值、降噪滤波等方法，剔除原始信号中异常信息，降低噪声的干扰和影响。时域分析、频谱分析是最常用的信号分析方法，计算得到的时域特征量能够最直接地反映信号的振动特性，频域特征量是对单一时域分析的进一步补充。图谱分析采用多种信号分析方法，以图像的形式形象地描述信号中蕴含的风电机组状态信息，如通过轴心轨迹的形状判断转子故障类型，通过色谱图观察振动幅值随时间、频率或转速之间的变化关系等。３９第１期马婧华，等：风电机组传动系统网络化状态监测与故障诊断系统设计
【作者单位】： 重庆大学机械传动国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51275546)~~
【分类号】：TM315
【共引文献】
相关期刊论文 前4条
1 苏连成;李兴林;王文龙;李小俚;陈国建;;中国北方地区风电轴承故障调查与分析[J];轴承;2013年11期
2 赛耀樟;姜明顺;隋青美;路士增;贾磊;;基于FBG传感网络和时间反转聚焦的多源冲击成像定位技术研究[J];光电子.激光;2014年08期
3 方冰;;基于半马尔可夫决策过程的风机变速箱最优维修策略研究[J];化工自动化及仪表;2014年06期
4 汤宝平;马婧华;;多准则融合敏感特征选择和自适应邻域的流形学习故障诊断[J];仪器仪表学报;2014年11期
相关博士学位论文 前2条
1 张绍辉;基于流形学习的机械状态识别方法研究[D];华南理工大学;2014年
2 孙鲜明;复杂工况下风力发电机组关键部件故障分析与诊断研究[D];沈阳工业大学;2014年
相关硕士学位论文 前3条
1 刘鹏;基于C/S架构的风电机组传动系统网络化监测系统研发[D];重庆大学;2014年
2 陈昌;基于状态振动特征的空间滚动轴承可靠性评估方法研究[D];重庆大学;2014年
3 甄立敬;风力发电机组发电机和齿轮箱故障诊断方法研究[D];华北电力大学;2014年
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 毕天姝,严正,文福拴,倪以信,吴复立,杨奇逊;基于径向基函数神经网络的在线分布式故障诊断系统[J];电网技术;2001年11期
2 刘原彬;大型旋转机械在线监测与故障诊断系统[J];中国设备工程;2002年07期
3 赵海鸣;卜英勇;何学文;;旋转机械在线状态监测与故障诊断系统[J];机电工程;2006年08期
4 张克仁;汪萍;朱广;;基于蓝牙通讯技术的远程监测和故障诊断系统[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2010年05期
5 王正;;旋转机械振动状态监测与故障诊断系统[J];振动、测试与诊断;1989年03期
6 左岐;工业设备状态调整与故障诊断系统[J];中国设备管理;1998年05期
7 岳林,黄仁;多层次故障诊断系统[J];机械与电子;1999年05期
8 汪维崧,何勇,李恩光;基于知识的汽车发动机故障诊断系统的开发[J];江苏机械制造与自动化;1999年05期
9 喻方平,金晓军,杨建国,严新平;船舶内燃机远程状态监测与故障诊断系统[J];武汉交通科技大学学报;2000年06期
10 邱新;分离机故障诊断系统[J];广东电力;2000年02期
相关会议论文 前10条
1 黄建军;杨世锡;李志农;严拱标;;旋转机械远程状态监测与故障诊断系统的开发[A];第十届全国设备监测与诊断技术学术会议论文集[C];2000年
2 冯俊婷;王冶;徐挙;刘国发;王桂增;;基于小波的中国实验快堆钠泵故障诊断系统[A];中国电子学会第七届学术年会论文集[C];2001年
3 盖强;冯杰;初健;;舰船主机故障诊断系统[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
4 肖涵;李友荣;;风机远程监测与故障诊断系统的研究[A];湖北省机械工程学会机械设计与传动专业委员会第十五届学术年会论文集（一）[C];2007年
5 陈剑;;基于定性推理的故障诊断系统研究[A];复杂巨系统理论·方法·应用——中国系统工程学会第八届学术年会论文集[C];1994年
6 赵建鹏;丁国辉;胡亮;;一种基于多信号模型的故障诊断系统设计与实现[A];全国第三届信号和智能信息处理与应用学术交流会专刊[C];2009年
7 成成;黄道;;大型化肥生产过程的故障诊断系统[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
8 谢江华;徐才发;张迅;李汉祥;杨德斌;;大型设备的远程在线监测与故障诊断系统的实现[A];2003年11省区市机械工程学会学术会议论文集[C];2003年
9 谢立强;王雪;谢志江;;组态式在线监测与故障诊断系统的研究[A];设备监测与诊断技术及其应用——第十二届全国设备监测与诊断学术会议论文集[C];2005年
10 赵杰;刘教民;;一种低压智能化电器故障诊断系统研究[A];首届信息获取与处理学术会议论文集[C];2003年
相关重要报纸文章 前2条
1 记者 李黎邋通讯员 徐国青;理工监测四个项目跻身 “国家队”[N];宁波日报;2007年
2 李立红 李荣梧;用技术创新提高设备管理水平[N];中国冶金报;2006年
相关博士学位论文 前3条
1 冯俊婷;中国实验快堆钠泵故障诊断系统的开发研究[D];中国原子能科学研究院;2003年
2 董晓峰;基于RCM分析的智能化汽轮机组故障诊断系统研究[D];华北电力大学;2012年
3 杜殿林;FCCU反—再系统基于神经网络和SDG模型的混合故障诊断系统研究与开发[D];北京化工大学;2006年
相关硕士学位论文 前10条
1 谭卫娟;飞机地面空调装置故障诊断系统的研究[D];沈阳航空工业学院;2008年
2 李德刚;凉水塔风机网络化在线监测与故障诊断系统研究[D];湖南大学;2001年
3 王灵敏;大型旋转机械状态监测与故障诊断系统[D];大连理工大学;2002年
4 郑璇;催化裂化反应故障诊断系统的研究与开发[D];北京化工大学;2009年
5 李学军;洁净厂房的远程环境监测与故障诊断系统研究[D];西安电子科技大学;2008年
6 韩莹;工程机械工况测取及故障诊断系统的研究与开发[D];大连理工大学;2000年
7 丁博;电力变压器故障诊断系统研究与实现[D];国防科学技术大学;2005年
8 高明;水轮发电机组故障诊断系统设计及故障诊断技术研究[D];吉林大学;2005年
9 王桢;电子控制燃油喷射系统的故障诊断研究[D];武汉理工大学;2006年
10 王新彦;轧机设备的在线监测和故障诊断系统[D];郑州大学;2006年
本文编号：2517886
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/2517886.html
