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《哈尔滨工业大学》 2011年
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基于嵌入式平台的风机齿轮箱故障诊断系统的研究与开发

王晓宇  
【摘要】:风力发电随着传统能源的日趋紧张和新能源的兴起而备受世界各国重视,较其他的绿色能源,风电具有资源限制少、产业基础好等优点,在墨西哥湾石油泄漏和日本核危机的背景下风电必将得到更大的发展。风电总装机量得到快速发展的同时,其单机容量和成本也在不断加大,如何对风机这样昂贵的设备进行监测和维护逐渐成为新的关注点。 风力发电机大多工作在环境十分恶劣的条件下,容易产生故障,其中造成停机时间最长的故障就是齿轮箱故障,出于风力发电机运行的安全性和高效性的考虑,有必要为风机齿轮箱研制一套故障诊断系统。本文在实验室条件下针对风机齿轮箱开发了一套基于嵌入式平台sbRIO的在线监测和故障诊断原型系统。 风机特殊性决定了其监测诊断系统也具有一定特殊性。面对实时变化的风速,普通的故障信号处理方法无法满足非稳态信号的分析要求,本文研究了阶次分析方法如何降低速度波动带来的影响从而可以在变速过程中有效地实现故障特征提取,同时在该平台下实现了阶次分析方法并用实验验证了阶次分析相对于包络功率谱分析等传统信号分析方法更适合于风机齿轮箱的非稳态信号分析。 支持向量机方法因其具有样本数量少且泛化能力强的优点,适用于风机齿轮箱的故障诊断系统。本文研究了基于支持向量机的故障诊断和评估模型的建立,通过LabVIEW中调用动态链接的方式,在sbRIO中实现基于支持向量机的风力发电机齿轮箱故障诊断系统。
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP368.1;TH165.3

【参考文献】
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