本文關鍵詞：軸承故障檢測技術及其在風力發(fā)電機組中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人類生活水平的逐步提升和全球經濟的日益繁榮,能源消費也日漸增長,同時在煤、石油、天然氣等非再生能源逐步枯竭,全球氣候異常和環(huán)境保護的背景下,風能作為一種廣泛存在的可再生能源受到了普遍的重視。近10年來,風力發(fā)電在我國得到了快速發(fā)展。在裝機總容量上,我國已連續(xù)多年排名世界第一。隨著風電機組日趨大型化和復雜化,風機單機容量的巨大化以及結構的復雜化使得機組發(fā)生故障的機率大大增加。風力發(fā)電機組作為一種大型旋轉機械,在其所發(fā)生的全部機械結構故障中,約有三分之一的是由軸承失效所引發(fā)的,同時大型發(fā)電機組的狀態(tài)檢測通常會在短時間內會產生大量的實時運行數據,所以研究滾動軸承故障檢測技術并將大數據處理技術應用于大型風力發(fā)電機組的故障檢測中具有非常重要的實用價值。本文首先闡述了滾動軸承故障檢測技術在國內外的發(fā)展概況,然后提出了基于小波分析、獨立分量分析和支持向量機的故障檢測方法,最后介紹了此方法在大數據平臺上的實施方案,論文工作主要分為四個部分：1)滾動軸承振動信號的預處理�，F場收集到的原始信號往往包含各種各樣的干擾信息,通常情況下需要對振動信號做相應的處理來增大其信噪比。在分析常用信號降噪方法的基礎上,選擇了小波降噪的方法,結合獨立分量分析理論,利用實驗數據進行了驗證分析。2)振動信號的特征提取。振動信號特征向量的提取是故障檢測中最基本的一個步驟,也是制約故障檢測技術發(fā)展的瓶頸。在分析現有思路優(yōu)缺點的基礎上,對時域和時頻域特征進行了比較,最終選取了相對小波能量為振動信號的特征向量3)特征分類方法的選擇。首先分析了多分類支持向量機(Multi-class Support Vector Machine, Multi-class SVM)的幾種構造方法,然后在小波分析的基礎上,利用實驗數據完成了Multi-class SVM相關參數的確定。4)提出了以Spark為平臺的風電機組故障檢測方案。本部分以前文得到的方法為依據,提出了以Spark大數據分析平臺為支撐的滾動軸承故障檢測實現方案。首先利用現場真實數據驗證了前文所提出方法的有效性,然后進一步分析了大數據故障檢測平臺的技術要點,給出了方案的總體設計結構。
【關鍵詞】：風力發(fā)電機組 振動信號 故障檢測 SVM Spark
【學位授予單位】：山東大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TH133.33;TM315
【目錄】：

• 摘要10-12
• ABSTRACT12-14
• 第1章 緒論14-26
• 1.1 課題的背景和意義14-17
• 1.2 滾動軸承故障檢測概述17-21
• 1.2.1 滾動軸承故障檢測的方法18-19
• 1.2.2 國外發(fā)展情況19-20
• 1.2.3 國內發(fā)展情況20-21
• 1.3 Spark大數據處理平臺21-24
• 1.4 本文主要內容與結構安排24
• 1.5 本章小結24-26
• 第2章 信號預處理26-52
• 2.1 信號降噪26-28
• 2.1.1 數學形態(tài)濾波26-27
• 2.1.2 經驗模式分解27
• 2.1.3 小波降噪27-28
• 2.2 小波變換的基本概念28-34
• 2.2.1 連續(xù)小波變換28-30
• 2.2.2 基本小波函數的選擇30-32
• 2.2.3 離散小波變換32-34
• 2.3 獨立分量分析34-40
• 2.3.1 ICA基本理論35-36
• 2.3.2 ICA的預處理36
• 2.3.3 信號間的獨立性度量準則36-39
• 2.3.4 快速獨立分量分析算法實現39-40
• 2.4 滾動軸承振動信號的消噪40-50
• 2.4.1 方法驗證40-43
• 2.4.2 滾動軸承振動信號的降噪43-48
• 2.4.3 滾動軸承振動信號的獨立分量分析48-50
• 2.5 本章小結50-52
• 第3章 特征向量的提取52-68
• 3.1 特征提取方法概述52-59
• 3.1.1 時域分析法52-53
• 3.1.2 頻域分析法53-56
• 3.1.3 時頻域分析法56-59
• 3.2 滾動軸承振動信號特征向量的提取59-66
• 3.2.1 時域特征法60-63
• 3.2.2 時頻域小波分析法63-66
• 3.3 本章小結66-68
• 第4章 支持向量機在滾動軸承故障檢測中的應用68-88
• 4.1 SVM模型69-74
• 4.1.1 SVM分類原理69-73
• 4.1.2 SVM多分類問題73-74
• 4.1.3 本文所使用的分類方法74
• 4.2 SVM參數優(yōu)化74-76
• 4.3 滾動軸承故障檢測方法驗證76-86
• 4.4 本章小結86-88
• 第5章 基于Spark的故障檢測方案88-100
• 5.1 故障檢測方法驗證88-92
• 5.2 Spark在本方案中的應用92-95
• 5.3 分類模型的訓練和參數調優(yōu)95-99
• 5.4 方案設計99
• 5.5 本章小結99-100
• 第6章 總結與展望100-102
• 6.1 課題總結100
• 6.2 研究內容展望100-102
• 參考文獻102-108
• 致謝108-109
• 附件109

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