基于支持向量機的風(fēng)機齒輪箱故障診斷的研究
發(fā)布時間:2021-10-28 12:02
伴隨著經(jīng)濟的急速發(fā)展,傳統(tǒng)能源已經(jīng)無法滿足各國的需求,清潔能源越來越受到各國的追捧。中國是世界上人口數(shù)一數(shù)二的國家,對新能源的需求非常迫切,中國政府也在每年不斷加大新能源的投入。其中,風(fēng)能作為重要的清潔能源也是其中的組成部分。在我國風(fēng)資源儲備也極為豐富,尤其集中在東南沿海和西北草原荒漠地帶。因為風(fēng)資源豐富的地帶,環(huán)境也很惡劣,這就對于風(fēng)電設(shè)備有著極大的考驗,風(fēng)電設(shè)備出現(xiàn)故障也是時有發(fā)生。為了最大程度的減少故障發(fā)生,建立一套完整的預(yù)防與保護風(fēng)機設(shè)備體系就尤為關(guān)鍵。完善的預(yù)防保護機制,離不開科學(xué)的人工智能建模。由于建模都需要海量的數(shù)據(jù)支持,然而實際風(fēng)電設(shè)備故障數(shù)據(jù)較難獲取,因此,本文針對風(fēng)電設(shè)備故障的自身特點,建立了基于小波包分解的支持向量機故障診斷分類器設(shè)計方法。本文改進齒輪箱故障診斷的傳統(tǒng)方法,該方法將小波包和粒子群優(yōu)化的支持向量機相結(jié)合。首先需要采集獲取數(shù)據(jù),由于齒輪箱的故障振動信號非穩(wěn)態(tài)的特點,需要將振動信號轉(zhuǎn)化成能量分布的直觀表示,本文選取小波包作為信號的分解方法。對振動信號進行提取以及分析;用二叉樹的方法對孿生支持向量機和模糊支持向量機實施結(jié)構(gòu)化處理,從而達到齒輪箱故障樣本多分...
【文章來源】:上海電機學(xué)院上海市
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
瑞典兩種風(fēng)電機組17年的故障率和停機時間Fig.1-117yearfailurerateanddowntimeoftwowindturbinesinSweden
上海電機學(xué)院碩士學(xué)位論文7第二章風(fēng)力發(fā)電機組機構(gòu)特點及齒輪箱故障類型只有熟悉風(fēng)機的結(jié)構(gòu)與齒輪箱的最常見故障類型和產(chǎn)生的原因,才可能更加深入的研究齒輪箱的相關(guān)故障診斷。風(fēng)機齒輪箱主要由三個部分組成:滾動軸承、齒輪和軸,因此,本章重點探究齒輪的故障類型。其表現(xiàn)形式有:勞損導(dǎo)致的彎曲、斷齒、齒面以及磨損混合故障[38]。2.1風(fēng)力發(fā)電機結(jié)構(gòu)組成目前,國內(nèi)外的大型風(fēng)力發(fā)電場一般配備的機型是三葉式以及還有水平軸座的機組,然而也存在其他類型的相關(guān)機型,但基本上結(jié)構(gòu)都很相近。風(fēng)電機組是把風(fēng)能形式轉(zhuǎn)換成電能形式,它的一般結(jié)構(gòu)有風(fēng)機塔架、塔的基座、風(fēng)機組葉片、液壓系統(tǒng)、變槳系統(tǒng)、偏航系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、傳動系統(tǒng)、發(fā)電機、控制系統(tǒng)以及安全系統(tǒng)[39]。這里可知風(fēng)電機組的結(jié)構(gòu)正如2-1所示。圖2-1風(fēng)電機組的剖面解析圖Fig.2-1Internalstructurediagramofwindturbine從上圖的2-1可以清楚知道風(fēng)電機組的主體部分有下面五個部分組成以及它們的功能:塔架:它的主體功能是撐起來完整風(fēng)機的機艙部分還有風(fēng)輪可以達到的很好接受風(fēng)資源的高度,它是承載整個風(fēng)機的主體部分。但是它不僅僅只具備這樣的功能,它內(nèi)部還裝有通訊電纜等,這樣來完成風(fēng)機和主控制室之間的交流以及方便工作人員進出機艙。風(fēng)輪:主要包含葉片和輪轂。它的作用是把風(fēng)能轉(zhuǎn)換成機械能。其中在風(fēng)的推動下葉片開始轉(zhuǎn)動,然后經(jīng)輪轂將轉(zhuǎn)動的動力傳遞到主軸上面帶動傳動系統(tǒng)。其中為了防雷,在頂部裝有接閃器。
上海電機學(xué)院碩士學(xué)位論文92.4齒輪的故障類型和振動機理2.4.1齒輪的故障類型風(fēng)機齒輪箱的齒輪一旦發(fā)生故障,就將影響設(shè)備的運轉(zhuǎn)。正常會分成接下里兩大類:(1)由于生產(chǎn)上存在一定的工業(yè)規(guī)格差異從而產(chǎn)生齒輪的誤差、內(nèi)心與齒輪并不匹配、每個部分的相關(guān)軸線無法對稱;(2)有一些因為齒輪的長時間的運行而發(fā)生不正常運行狀態(tài),如齒面點蝕、斷齒等。如果齒輪箱按照它們的振動特征進行分類,可以很明確的分為接下來兩大類:(1)齒輪箱的相應(yīng)的分布式故障(2)齒輪對應(yīng)的局部故障2.4.2齒輪的振動機理簡單的齒輪振動原理解析:可以將兩個相互嚙合的齒輪比作為一個根據(jù)有重量的寬狀物、彈簧還有阻尼組成的對應(yīng)振動系統(tǒng)[42],其中齒輪箱的齒輪副如下圖2-2所示。其中,齒輪的相互嚙合產(chǎn)生的動態(tài)激勵為:12Mx(t)Cx(t)K(t)x(t)K(t)E(t)K(t)E(t)(2-1)其中在式中:X(t):擠壓力推動,迫使受力點沿著直線挪動少許距離;M:兩個齒輪相互嚙合,保持動態(tài)平衡時的質(zhì)量1212mmMmm;C:齒輪互相嚙合時的阻尼系數(shù);圖2-2齒輪副示意圖Fig.2-2Schematicdiagramofgearpair
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于小波包和改進核最近鄰算法的風(fēng)機齒輪箱故障診斷方法[J]. 王棟璀,丁云飛,朱晨烜,孫佳林. 電機與控制應(yīng)用. 2019(01)
[2]基于改進的PSO算法優(yōu)化FSVM的滾動軸承故障診斷[J]. 林雅慧,王海瑞,靖婉婷. 計算機應(yīng)用與軟件. 2018(11)
[3]改進經(jīng)驗小波變換的齒輪箱故障診斷新方法與應(yīng)用[J]. 王昌明,張征,李峰,魯聰達. 噪聲與振動控制. 2018(05)
[4]基于雙樹復(fù)小波分解的風(fēng)機齒輪箱故障診斷[J]. 劉清清,楊江天,尹子棟. 北京交通大學(xué)學(xué)報. 2018(04)
[5]基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承自適應(yīng)故障診斷算法[J]. 曲建嶺,余路,袁濤,田沿平,高峰. 儀器儀表學(xué)報. 2018(07)
[6]風(fēng)電機組齒輪箱故障評價方法研究現(xiàn)狀[J]. 胡志紅,張秀麗,張向軍,白愷,林麗,王素?zé)? 設(shè)備管理與維修. 2018(02)
[7]故障樹與專家系統(tǒng)融合的故障診斷推理機制研究[J]. 陳紅霞,孫強. 鐵道運營技術(shù). 2017(04)
[8]基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)模型的風(fēng)電機組齒輪箱故障檢測[J]. 劉輝海,趙星宇,趙洪山,宋鵬,鄧春. 電工技術(shù)學(xué)報. 2017(17)
[9]基于信號共振稀疏分解和最大相關(guān)峭度解卷積的齒輪箱故障診斷[J]. 何群,郭源耕,王霄,任宗浩,李繼猛. 中國機械工程. 2017(13)
[10]基于證據(jù)理論和支持向量機的多傳感器融合在風(fēng)機齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J]. 肖立健,謝源,王杰,金鵬飛. 科技風(fēng). 2017(09)
博士論文
[1]滾動軸承表面損傷故障的特征提取與診斷方法研究[D]. 隋文濤.山東大學(xué) 2011
碩士論文
[1]基于小波變換和支持向量機的齒輪箱故障診斷研究[D]. 李群星.吉林大學(xué) 2017
[2]風(fēng)力發(fā)電機齒輪箱振動信號特征提取及故障診斷方法研究[D]. 周峰.燕山大學(xué) 2015
[3]基于HHT和SVM的風(fēng)力發(fā)電機組故障診斷研究[D]. 齊衛(wèi)雪.華北電力大學(xué) 2014
[4]基于支持向量機的城市給水管網(wǎng)故障診斷研究[D]. 卓嚴(yán)報.重慶大學(xué) 2013
[5]基于小波包分析和支持向量機的齒輪箱故障診斷方法研究[D]. 李曦.太原理工大學(xué) 2013
[6]基于粒子群優(yōu)化支持向量機的變壓器故障診斷和預(yù)測[D]. 張艷.西華大學(xué) 2011
[7]基于小波包和支持向量機的滾動軸承故障識別方法[D]. 秦政博.太原理工大學(xué) 2010
[8]基于小波變換的圖像去噪方法研究[D]. 儲鵬鵬.西安電子科技大學(xué) 2009
本文編號:3462776
【文章來源】:上海電機學(xué)院上海市
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
瑞典兩種風(fēng)電機組17年的故障率和停機時間Fig.1-117yearfailurerateanddowntimeoftwowindturbinesinSweden
上海電機學(xué)院碩士學(xué)位論文7第二章風(fēng)力發(fā)電機組機構(gòu)特點及齒輪箱故障類型只有熟悉風(fēng)機的結(jié)構(gòu)與齒輪箱的最常見故障類型和產(chǎn)生的原因,才可能更加深入的研究齒輪箱的相關(guān)故障診斷。風(fēng)機齒輪箱主要由三個部分組成:滾動軸承、齒輪和軸,因此,本章重點探究齒輪的故障類型。其表現(xiàn)形式有:勞損導(dǎo)致的彎曲、斷齒、齒面以及磨損混合故障[38]。2.1風(fēng)力發(fā)電機結(jié)構(gòu)組成目前,國內(nèi)外的大型風(fēng)力發(fā)電場一般配備的機型是三葉式以及還有水平軸座的機組,然而也存在其他類型的相關(guān)機型,但基本上結(jié)構(gòu)都很相近。風(fēng)電機組是把風(fēng)能形式轉(zhuǎn)換成電能形式,它的一般結(jié)構(gòu)有風(fēng)機塔架、塔的基座、風(fēng)機組葉片、液壓系統(tǒng)、變槳系統(tǒng)、偏航系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、傳動系統(tǒng)、發(fā)電機、控制系統(tǒng)以及安全系統(tǒng)[39]。這里可知風(fēng)電機組的結(jié)構(gòu)正如2-1所示。圖2-1風(fēng)電機組的剖面解析圖Fig.2-1Internalstructurediagramofwindturbine從上圖的2-1可以清楚知道風(fēng)電機組的主體部分有下面五個部分組成以及它們的功能:塔架:它的主體功能是撐起來完整風(fēng)機的機艙部分還有風(fēng)輪可以達到的很好接受風(fēng)資源的高度,它是承載整個風(fēng)機的主體部分。但是它不僅僅只具備這樣的功能,它內(nèi)部還裝有通訊電纜等,這樣來完成風(fēng)機和主控制室之間的交流以及方便工作人員進出機艙。風(fēng)輪:主要包含葉片和輪轂。它的作用是把風(fēng)能轉(zhuǎn)換成機械能。其中在風(fēng)的推動下葉片開始轉(zhuǎn)動,然后經(jīng)輪轂將轉(zhuǎn)動的動力傳遞到主軸上面帶動傳動系統(tǒng)。其中為了防雷,在頂部裝有接閃器。
上海電機學(xué)院碩士學(xué)位論文92.4齒輪的故障類型和振動機理2.4.1齒輪的故障類型風(fēng)機齒輪箱的齒輪一旦發(fā)生故障,就將影響設(shè)備的運轉(zhuǎn)。正常會分成接下里兩大類:(1)由于生產(chǎn)上存在一定的工業(yè)規(guī)格差異從而產(chǎn)生齒輪的誤差、內(nèi)心與齒輪并不匹配、每個部分的相關(guān)軸線無法對稱;(2)有一些因為齒輪的長時間的運行而發(fā)生不正常運行狀態(tài),如齒面點蝕、斷齒等。如果齒輪箱按照它們的振動特征進行分類,可以很明確的分為接下來兩大類:(1)齒輪箱的相應(yīng)的分布式故障(2)齒輪對應(yīng)的局部故障2.4.2齒輪的振動機理簡單的齒輪振動原理解析:可以將兩個相互嚙合的齒輪比作為一個根據(jù)有重量的寬狀物、彈簧還有阻尼組成的對應(yīng)振動系統(tǒng)[42],其中齒輪箱的齒輪副如下圖2-2所示。其中,齒輪的相互嚙合產(chǎn)生的動態(tài)激勵為:12Mx(t)Cx(t)K(t)x(t)K(t)E(t)K(t)E(t)(2-1)其中在式中:X(t):擠壓力推動,迫使受力點沿著直線挪動少許距離;M:兩個齒輪相互嚙合,保持動態(tài)平衡時的質(zhì)量1212mmMmm;C:齒輪互相嚙合時的阻尼系數(shù);圖2-2齒輪副示意圖Fig.2-2Schematicdiagramofgearpair
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于小波包和改進核最近鄰算法的風(fēng)機齒輪箱故障診斷方法[J]. 王棟璀,丁云飛,朱晨烜,孫佳林. 電機與控制應(yīng)用. 2019(01)
[2]基于改進的PSO算法優(yōu)化FSVM的滾動軸承故障診斷[J]. 林雅慧,王海瑞,靖婉婷. 計算機應(yīng)用與軟件. 2018(11)
[3]改進經(jīng)驗小波變換的齒輪箱故障診斷新方法與應(yīng)用[J]. 王昌明,張征,李峰,魯聰達. 噪聲與振動控制. 2018(05)
[4]基于雙樹復(fù)小波分解的風(fēng)機齒輪箱故障診斷[J]. 劉清清,楊江天,尹子棟. 北京交通大學(xué)學(xué)報. 2018(04)
[5]基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滾動軸承自適應(yīng)故障診斷算法[J]. 曲建嶺,余路,袁濤,田沿平,高峰. 儀器儀表學(xué)報. 2018(07)
[6]風(fēng)電機組齒輪箱故障評價方法研究現(xiàn)狀[J]. 胡志紅,張秀麗,張向軍,白愷,林麗,王素?zé)? 設(shè)備管理與維修. 2018(02)
[7]故障樹與專家系統(tǒng)融合的故障診斷推理機制研究[J]. 陳紅霞,孫強. 鐵道運營技術(shù). 2017(04)
[8]基于深度自編碼網(wǎng)絡(luò)模型的風(fēng)電機組齒輪箱故障檢測[J]. 劉輝海,趙星宇,趙洪山,宋鵬,鄧春. 電工技術(shù)學(xué)報. 2017(17)
[9]基于信號共振稀疏分解和最大相關(guān)峭度解卷積的齒輪箱故障診斷[J]. 何群,郭源耕,王霄,任宗浩,李繼猛. 中國機械工程. 2017(13)
[10]基于證據(jù)理論和支持向量機的多傳感器融合在風(fēng)機齒輪故障診斷中的應(yīng)用[J]. 肖立健,謝源,王杰,金鵬飛. 科技風(fēng). 2017(09)
博士論文
[1]滾動軸承表面損傷故障的特征提取與診斷方法研究[D]. 隋文濤.山東大學(xué) 2011
碩士論文
[1]基于小波變換和支持向量機的齒輪箱故障診斷研究[D]. 李群星.吉林大學(xué) 2017
[2]風(fēng)力發(fā)電機齒輪箱振動信號特征提取及故障診斷方法研究[D]. 周峰.燕山大學(xué) 2015
[3]基于HHT和SVM的風(fēng)力發(fā)電機組故障診斷研究[D]. 齊衛(wèi)雪.華北電力大學(xué) 2014
[4]基于支持向量機的城市給水管網(wǎng)故障診斷研究[D]. 卓嚴(yán)報.重慶大學(xué) 2013
[5]基于小波包分析和支持向量機的齒輪箱故障診斷方法研究[D]. 李曦.太原理工大學(xué) 2013
[6]基于粒子群優(yōu)化支持向量機的變壓器故障診斷和預(yù)測[D]. 張艷.西華大學(xué) 2011
[7]基于小波包和支持向量機的滾動軸承故障識別方法[D]. 秦政博.太原理工大學(xué) 2010
[8]基于小波變換的圖像去噪方法研究[D]. 儲鵬鵬.西安電子科技大學(xué) 2009
本文編號:3462776
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