發(fā)布時(shí)間：2018-01-16 10:23

  本文關(guān)鍵詞：基于大數(shù)據(jù)分析的風(fēng)力發(fā)電機(jī)健康監(jiān)測(cè)研究　出處：《山東大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：直驅(qū)式風(fēng)力發(fā)電機(jī),采用多極電機(jī)與葉輪直接連接進(jìn)行驅(qū)動(dòng)的方式,省去了最常發(fā)生故障的齒輪箱部件,可靠性和效率較高,正成為風(fēng)電場的主要裝機(jī)型式,對(duì)其進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷可以避免機(jī)組燒毀、塔桿折斷等嚴(yán)重后果。由于機(jī)組的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)實(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)量大,分析過程還會(huì)涉及多風(fēng)場數(shù)據(jù)的統(tǒng)一分析,基于大數(shù)據(jù)的有效分析方法十分必要。風(fēng)電機(jī)組的主軸軸承故障和磁鋼脫落是最常見的失效形式,分別代表了具有連續(xù)特征和離散特征的兩種數(shù)據(jù)分析的典型問題。本文利用大數(shù)據(jù)分析方法的分布式并行特性,對(duì)健康監(jiān)測(cè)的相關(guān)算法進(jìn)行了分析研究和實(shí)現(xiàn)。針對(duì)連續(xù)特征的問題,提出了基于EMD和數(shù)據(jù)分箱的故障診斷方法。先通過EMD算法分解得到IMF信號(hào),提取其幅域參數(shù)特征作為特征向量,并輸入到SVM里進(jìn)行故障分類,經(jīng)實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證,算法具有較高的準(zhǔn)確率和泛化能力,較好地解決實(shí)際問題;基于開源大數(shù)據(jù)平臺(tái)Spark,分別對(duì)EMD和統(tǒng)計(jì)描述特征算子進(jìn)行了分布式并行結(jié)構(gòu)的實(shí)現(xiàn)。針對(duì)離散特征的問題,具體分析了 "黑色粉末"這一典型的復(fù)雜不確定性問題。首先運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析的方法從多角度進(jìn)行了相關(guān)性研究分析;基于開源大數(shù)據(jù)平臺(tái)Spark,利用GF-Growth算法構(gòu)造FPTree,推導(dǎo)黑色粉末相關(guān)的規(guī)則建立規(guī)則庫,用于黑色粉末現(xiàn)象的預(yù)測(cè),對(duì)黑色粉末問題的研究具有指導(dǎo)借鑒意義。
[Abstract]:The direct-drive wind turbine is driven by direct connection between multi-pole motor and impeller, which saves the gearbox parts which are most frequently broken down, and has high reliability and efficiency, which is becoming the main type of wind farm. The condition monitoring and fault diagnosis can avoid the serious consequences such as unit burning and tower bar breaking. Because of the real-time monitoring data of the unit and the large amount of data, the analysis process will also involve the unified analysis of multi-wind field data. Effective analysis method based on big data is very necessary. Main shaft bearing failure and magnetic steel fall off of wind turbine are the most common failure forms. Two typical problems of data analysis with continuous and discrete characteristics are represented respectively. In this paper, the distributed parallelism of large data analysis method is used. The related algorithms of health monitoring are analyzed and implemented. Aiming at the problem of continuous feature, a fault diagnosis method based on EMD and data splitting is proposed. Firstly, the IMF signal is obtained by decomposing EMD algorithm. The amplitude domain parameter feature is extracted as the feature vector and input into SVM for fault classification. The actual data verify that the algorithm has a high accuracy and generalization ability to solve practical problems. Based on the open source large data platform (Spark), the distributed parallel structure of EMD and statistical description feature operator is implemented, aiming at the discrete feature problem. The typical complex uncertainty problem of "black powder" is analyzed in detail. Firstly, the correlation analysis is carried out from many angles by using the method of big data analysis. Based on Spark-based open source big data platform, GF-Growth algorithm is used to construct FPTree, and the rules related to black powder are deduced to establish rule base for the prediction of black powder phenomenon. The study of black powder has guiding significance.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP311.13;TM315

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本文編號(hào)：1432695