由于風(fēng)電機組工作環(huán)境惡劣,工況復(fù)雜,在風(fēng)電大規(guī)模發(fā)展的同時,風(fēng)電機組運行的安全和穩(wěn)定性問題也愈加突出。當(dāng)齒輪箱軸承故障導(dǎo)致故障停機時,其停機時間在各部件中是最長的。因此,對齒輪箱軸承故障診斷方法進行研究,為能夠及時發(fā)現(xiàn)軸承故障,避免風(fēng)電機組發(fā)生嚴重事故并降低維修費用,保證機組運轉(zhuǎn)的穩(wěn)定性,提供了重要的理論指導(dǎo)和技術(shù)保證。本文是在國家科技支撐計劃項目（2015BAA06B03）“大型風(fēng)電場智能化運行維護關(guān)鍵技術(shù)研究及示范”的資助下完成的。針對風(fēng)電機組的傳感器振動數(shù)據(jù),提出了兩種基于振動分析的齒輪箱軸承故障診斷算法:（1）提出一種新的變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition,VMD）結(jié)合奇異值能量差分譜的風(fēng)機齒輪箱軸承故障診斷方法。該方法第一步利用變分模態(tài)分解算法獲得一組本征模態(tài)函數(shù)分量（Intrinsic Mode Function,IMF）。然后按照聯(lián)合因子,即峭度-相關(guān)系數(shù)指標(biāo)提取敏感IMF,并通過其奇異值能量差分譜,確定有效奇異值個數(shù)并重構(gòu)源信號。最后采用Hilbert包絡(luò)解調(diào)提取故障特征并診斷故障。（2）提出一種新的高維空間故障數(shù)據(jù)處理方法——張... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)河北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

滾動軸承的組成結(jié)構(gòu)

圖 4-8 振動傳感器分布圖了 3 個傳感器在軸承的底座上測取的振動加速度振動波形包含有不規(guī)則的沖擊，且含有大量噪聲VD 方法對圖 4-9 中觀測信號進行源數(shù)估計，觀測得到由 IMF 分量及其對應(yīng)的觀測信號組成的虛分別對XIMF1，XIMF2和XIMF3進行 SVD 分解，得相鄰奇異值差值均呈下降趨勢，其中奇異值 1和值，說明第一個奇異值能量占據(jù)了全部奇異值能失，此處取源估計為 2。0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0-0.500.50 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0-101觀測信號x1觀測信號x2t/s幅值/(mm/s2)

【參考文獻】：
期刊論文
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[7]流形模糊C均值方法及其在滾動軸承性能退化評估中的應(yīng)用[J]. 王奉濤,陳旭濤,閆達文,李宏坤,王雷,朱泓.  機械工程學(xué)報. 2016(15)
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[10]基于模型的風(fēng)電機組變槳距系統(tǒng)故障檢測[J]. 趙洪山,連莎莎,邵玲.  電網(wǎng)技術(shù). 2015(02)

碩士論文
[1]隱半馬爾科夫模型在滾動軸承故障診斷中的研究和應(yīng)用[D]. 崔海龍.中國礦業(yè)大學(xué) 2014
[2]基于倒頻譜分析法的滾動軸承故障診斷研究[D]. 王旭峰.昆明理工大學(xué) 2010
[3]小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在齒輪箱軸承故障診斷中的應(yīng)用[D]. 雷萍.蘭州理工大學(xué) 2009
[4]機電系統(tǒng)的滾動軸承故障診斷方法研究[D]. 馬金山.太原理工大學(xué) 2005



本文編號：2974931