基于模糊聚類的風力發(fā)電機組齒輪箱故障診斷研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著全球風力發(fā)電裝機容量的不斷增加,風力發(fā)電機組關鍵部位的監(jiān)測及維護已經(jīng)成為故障診斷的重要組成部分。齒輪箱是目前主流的非直驅風力發(fā)電機組中重要的關鍵零部件之一,在整機成本中占很大比重,工作狀態(tài)往往直接影響整臺機組的運行狀態(tài),其缺陷會使設備產(chǎn)生異常振動和噪聲進而導致機組停機,甚至造成設備損壞和人員傷亡。因此,對風力發(fā)電機組齒輪箱進行故障診斷的研究具有十分重要的現(xiàn)實意義。
  本文主要研究了以下幾個方面的內容:
  首先,介紹了

2、風力發(fā)電機組齒輪箱結構、各部件常見故障及成因,系統(tǒng)地研究了各部件故障振動信號的基本特征,給出了齒輪箱故障診斷常用的時域、頻域、時頻診斷方法及其不足,并指出未來齒輪箱故障診斷技術的發(fā)展方向。
  其次,針對齒輪箱振動信號的非平穩(wěn)、非線性等特征,使用集合經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)方法對原始振動信號進行預處理。為了提取信號的故障特征并方便計算,緊接著對集合經(jīng)驗模態(tài)分解后的信號進行奇異值分解,分解后的奇異值矩陣包含了原始信號的故障特征,可以

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