風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)的研發(fā)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、伴隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,全球能源危機(jī)、環(huán)境危機(jī)日益凸顯，風(fēng)能以其成本低、清潔安全、可再生等優(yōu)點(diǎn)越來越受到世界各國(guó)的重視，所以近幾年以來風(fēng)力發(fā)電得到快速發(fā)展。然而隨著風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的大規(guī)模投入運(yùn)行，風(fēng)機(jī)故障及突發(fā)事故頻發(fā)，嚴(yán)重影響正常的生產(chǎn)發(fā)電工作。為了保證風(fēng)力發(fā)電機(jī)的安全可靠運(yùn)行，減少故障的發(fā)生，研究開發(fā)風(fēng)電機(jī)組的在線監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)有著非常重要的意義。
　　齒輪箱是風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障高發(fā)部件，在這個(gè)背景下，本文主要研究風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷相

2、關(guān)問題和有效方法。針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱的故障診斷算法往往存在效率低下、計(jì)算量大、運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)的缺點(diǎn)，為了更好的解決風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障診斷問題，本文擬采用基于改進(jìn)量子遺傳優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)的智能故障診斷技術(shù)，進(jìn)一步利用虛擬儀器技術(shù)和LabVIEW2012軟件完成診斷方法的實(shí)現(xiàn)和監(jiān)測(cè)診斷系統(tǒng)的構(gòu)建。
　　論文主要研究?jī)?nèi)容如下：結(jié)合風(fēng)力發(fā)電機(jī)工作原理和機(jī)械結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，研究了風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱內(nèi)部常見故障，以及發(fā)生故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)特征，

3、為系統(tǒng)的開發(fā)提供了理論基礎(chǔ)；詳細(xì)介紹了小波消噪和小波包分解方法，分析了風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱的常用故障特征，主要分析了時(shí)域故障特征和頻域故障特征；針對(duì) QGA(量子遺傳算法)容易陷入局部極值的缺點(diǎn)，提出了MPQGA（多種群量子遺傳算法）算法，并應(yīng)用到了LSSVM參數(shù)優(yōu)化上面，建立MPQGA-LSSVM模型，經(jīng)UCI數(shù)據(jù)仿真顯示，改進(jìn)算法具有良好性能。之后把模型應(yīng)用到風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷中，獲得了較好的結(jié)果；然后完成了風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故

4、障診斷系統(tǒng)的總體方案設(shè)計(jì)，確定了對(duì)系統(tǒng)硬件組成的選擇，確定基于 LabVIEW的軟件開發(fā)平臺(tái)；最后基于實(shí)驗(yàn)室的風(fēng)機(jī)模擬齒輪箱試驗(yàn)臺(tái)，開發(fā)了一套風(fēng)機(jī)齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷系統(tǒng)。應(yīng)用虛擬儀器技術(shù)，采用LabVIEW編程語言，結(jié)合前面介紹的故障診斷方法，并把 MPQGA-LSSVM模型嵌套到界面中，完成了齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的采集，遠(yuǎn)程傳輸，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)保存，離線分析，故障診斷，數(shù)據(jù)庫管理等功能，其中離線分析包括時(shí)頻域分析及故障特征提取模塊，小