基于振動監(jiān)測的風電機組傳動系統(tǒng)故障診斷研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、風力發(fā)電近年來發(fā)展迅猛,已成為最具前途的可再生能源,由于風電機組多運行在惡劣的工況下,變速變載荷,機組的可靠性逐漸成為目前研究的熱點。本文主要針對風電機組傳動部分的機械故障,綜合運用信號處理和機器學習等方面的最新技術,分析故障信號,提取故障特征,并進行智能故障診斷,以期提高風電機組運行的可靠性和可利用率。
　　 本文首先介紹了風電機組的基本結構,分析了傳動系統(tǒng)常見的故障,闡明了主軸、齒輪箱及發(fā)電機故障產生的原因和機理,分析了齒輪

2、及軸承的故障特征頻率。繼而介紹了EMD(經驗模態(tài)分解)的基本原理,通過仿真實例驗證了EMD在非平穩(wěn)信號處理中的優(yōu)勢,進而介紹了小波閾值收縮法,通過軸承的故障分析實例驗證了EMD結合小波閾值收縮去噪對故障特征提取的有效性,總結了用該方法進行故障特征提取的步驟,為后續(xù)的智能故障診斷做了必要的準備。接下來概括了LS-SVM(最小二乘支持向量機)和PSO(粒子群優(yōu)化算法)的理論和特點,針對風電機組多故障類型的診斷問題建立了多層LS-SVM診斷模

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