基于数据驱动的风力发电系统齿轮箱故障诊断策略研究

发布时间：2017-06-04 06:15

  本文关键词：基于数据驱动的风力发电系统齿轮箱故障诊断策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着能源与环境危机的日益严重，风能的开发和利用越来越受到人们的重视，风力发电产业迅猛发展，对风力发电机组的可靠性和稳定性提出了较高的要求，因此对风电机组进行故障诊断，对于保障设备和人身财产安全，降低风电运行、维护成本，具有极其重要的意义。 本文研究基于数据驱动的风力发电系统的故障诊断，主要为滚动轴承的局部故障。本文回顾了风电的发展过程及现状，介绍了对风力发电系统进行故障诊断的意义及重要性，对基于数据驱动的机械故障诊断方法进行了综述，使用模拟风力发电系统实验台采集的滚动轴承故障振动信号，分析并对比了三种时频分析方法在轴承故障诊断中的应用，所做的主要工作如下： 首先，介绍了Wigner-Ville分布的定义和主要性质，讨论了平滑Wigner-Ville分布和平滑伪Wigner-Ville分布消除交叉项的方法，并将方法用于滚动轴承内圈及外圈局部损伤的诊断，仿真验证了其有效性；其次，阐述了连续小波变换的定义和性质，介绍了几种常用的小波基函数，小波重分配尺度谱是较为常用的故障诊断时频分析方法，将其应用于滚动轴承的故障诊断，取得了一定效果。 论文以Hilbert-Huang变换作为主要的故障诊断方法，针对其端点效应，采用改进的基于斜率的方法对数据端点进行延拓，利用总体平均经验模态分解来抑制模态混叠问题，通过采用互信息法识别并去除产生的虚假分量。仿真结果证明针对滚动轴承故障的诊断，该方法可以获得更加清晰、准确的Hilbert谱，，并能够准确地提取了故障特征频率，识别故障类型，取得了比Wigner-Ville分布和小波变换更好的效果。
【关键词】：风力发电 数据驱动 故障诊断 滚动轴承 Wigner-Ville分布 小波变换 Hilbert-Huang变换
【学位授予单位】：江南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TH165.3;TM315
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 绪论7-17
• 1.1 课题背景和研究意义7-9
• 1.2 基于数据驱动的故障诊断方法9-14
• 1.2.1 基于信号处理的故障诊断方法10-13
• 1.2.2 基于人工智能的故障诊断方法13
• 1.2.3 基于统计分析的故障诊断方法13-14
• 1.3 本文主要内容14-17
• 第二章 基于 Wigner-Ville 分布的故障诊断17-25
• 2.1 Wigner-Ville 分布定义及性质17-18
• 2.2 交叉项的抑制18-19
• 2.2.1 伪 Wigner-Ville 分布19
• 2.2.2 平滑伪 Wigner-Ville 分布19
• 2.3 数值仿真19-21
• 2.4 Wigner-Ville 分布在轴承故障诊断中的应用21-24
• 2.4.1 实验装置介绍21-22
• 2.4.2 故障诊断分析22-24
• 2.5 本章小结24-25
• 第三章 基于小波变换的故障诊断25-35
• 3.1 连续小波变换定义及性质25-26
• 3.2 常用小波基函数26-29
• 3.2.1 Haar 小波26-27
• 3.2.2 Morlet 小波27
• 3.2.3 Daubechies 小波27-28
• 3.2.4 Symlets 小波28-29
• 3.3 小波变换的分辨率29-30
• 3.4 小波尺度谱和重分配尺度谱30-31
• 3.5 小波变换在轴承故障诊断中的应用31-33
• 3.6 本章小结33-35
• 第四章 基于 Hilbert-Huang 变换的故障诊断35-53
• 4.1 EMD 算法基本原理35-38
• 4.1.1 EMD 算法流程35-36
• 4.1.2 IMF 筛选停止准则36-37
• 4.1.3 EMD 的性质37-38
• 4.2 Hilbert 变换与瞬时频率38-39
• 4.3 Hilbert 谱和边际谱39-40
• 4.4 端点效应及改进40-48
• 4.4.1 端点效应40
• 4.4.2 ISBM 抑制端点效应40-42
• 4.4.3 互信息去除虚假分量42-43
• 4.4.4 数值仿真43-46
• 4.4.5 滚动轴承内圈故障诊断分析46-48
• 4.5 模态混叠及改进48-52
• 4.5.1 模态混叠与 EEMD 算法48
• 4.5.2 数值仿真48-50
• 4.5.3 滚动轴承外圈故障诊断分析50-52
• 4.6 本章小结52-53
• 第五章 结论与展望53-55
• 5.1 本文总结53-54
• 5.2 展望54-55
• 致谢55-57
• 参考文献57-61
• 附录：攻读硕士学位期间的科研成果和发表的论文61

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本文编号：420192