基于虛擬儀器的風力發(fā)電機組故障診斷系統(tǒng)開發(fā)與實驗研究.pdf

1、近年來,風力發(fā)電機組運行中事故愈發(fā)頻繁,嚴重的影響了風電企業(yè)的生產(chǎn)效益和風電行業(yè)的健康發(fā)展。國內(nèi)市場尚缺乏成熟的大型風力發(fā)電機組故障診斷系統(tǒng),開發(fā)一套成熟、穩(wěn)定的風力發(fā)電機組故障診斷系統(tǒng),是一個亟需解決的問題。風力發(fā)電機組屬于旋轉(zhuǎn)類機械設(shè)備,出現(xiàn)故障時首先表現(xiàn)為機組振動加劇,信號呈現(xiàn)一定的特征,而振動信號易于現(xiàn)場采集。因此,以振動信號為主體的故障診斷方法是風力發(fā)電機組故障振動中最有效、最直接的方法。
　　本課題設(shè)計并開發(fā)了一套基于

2、虛擬儀器的故障診斷系統(tǒng),設(shè)計了系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu),結(jié)合對風力發(fā)電機組結(jié)構(gòu)及故障原因分析并參考國內(nèi)外的相關(guān)標準,確定了振動測點布局。
　　選用Labview開發(fā)平臺,開發(fā)了故障診斷系統(tǒng)的配套軟件,實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集和信號的記錄、顯示、診斷分析。設(shè)計了無限沖擊響應濾波器、小波閾值降噪方法對信號進行濾波和去噪處理,時域內(nèi)采用時域統(tǒng)計、概率分布、自相關(guān)分析方法,頻域內(nèi)采用傳統(tǒng)的功率譜和倒頻譜方法,在時頻域內(nèi)對振動進行小波包分解重構(gòu),對分解后各個頻帶

3、的能量進行監(jiān)測,通過多種信號分析方法得到故障信號的特征。把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應用于風力發(fā)電機組故障診斷,建立風力發(fā)電機組的故障識別模型,實現(xiàn)風力發(fā)電機組故障模式識別。
　　研制出了風力發(fā)電機組故障診斷樣機,在旋轉(zhuǎn)機械故障模擬實驗平臺上進行數(shù)據(jù)采集對比實驗和模擬故障診斷實驗,實驗結(jié)果表明該系統(tǒng)能夠?qū)崟r準確的采集數(shù)據(jù),準確的診斷出轉(zhuǎn)子不平衡等典型的故障類型,能夠診斷出故障發(fā)生的部位、嚴重程度等具體信息。選取了某型號的風力發(fā)電機組的振動測