發(fā)布時間：2020-09-19 21:30

　　 動力機械是一類通過滾動或滑動軸承支撐,依靠葉片、齒輪等部件進(jìn)行動力傳遞或能量轉(zhuǎn)換的機械裝置。在電力系統(tǒng)中,汽輪機、燃?xì)廨啓C和風(fēng)力發(fā)電機等都屬于典型的動力機械。經(jīng)過多年的發(fā)展,工業(yè)中的動力機械已經(jīng)具有大型化,自動化,精密化的特點,有利地保障著國民生產(chǎn)的順利進(jìn)行。此類電力動力機械一旦出現(xiàn)故障,將不可避免地造成較大經(jīng)濟損失,甚至更加嚴(yán)重的后果。因此,開展動力機械的狀態(tài)監(jiān)測、故障預(yù)警與壽命預(yù)測具有重要的理論意義和工程價值。動力機械的故障模式多樣,具體來講,汽輪機、燃?xì)廨啓C軸系的葉片裂紋、熱應(yīng)力不均、燃燒震蕩會導(dǎo)致機組故障停機;風(fēng)電機組中傳動齒輪和軸承的斷裂、磨損也需要檢修更換,造成發(fā)電量損失。振動分析是進(jìn)行上述設(shè)備故障趨勢監(jiān)測的有效手段,通過采集振動信號、提取反映故障趨勢的故障特征、結(jié)合壽命預(yù)測方法可以有效發(fā)現(xiàn)故障并預(yù)判機組的失效時間,為進(jìn)行機組的狀態(tài)檢修提供技術(shù)支持。粒子濾波是一種遞歸的貝葉斯分析方法,它通過系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣進(jìn)行狀態(tài)預(yù)測,結(jié)合大量已知分布的粒子、觀測矩陣和重采樣技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)狀態(tài)的更新。基于粒子濾波的狀態(tài)估計方法由于其需求歷史數(shù)據(jù)少,適用范圍廣,運算量相對較小等優(yōu)點,在剩余壽命預(yù)測領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。本文開展基于粒子濾波的動力機械剩余壽命預(yù)測方法研究,對粒子濾波器重采樣部分以及系統(tǒng)模型的構(gòu)建進(jìn)行了一定程度的改進(jìn),改進(jìn)之后的粒子濾波器對于粒子匱乏現(xiàn)象更具抵抗力,濾波器的適應(yīng)性與穩(wěn)定性也因而得到了提升;以改進(jìn)后的粒子濾波器為基礎(chǔ),結(jié)合無跡卡爾曼濾波,提出基于無跡粒子濾波器的剩余壽命預(yù)測方法。能夠通過無跡卡爾曼濾波對粒子濾波的粒子群進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)一步提高濾波器的穩(wěn)定性與預(yù)測精度。通過燃?xì)廨啓C的振動趨勢預(yù)測和風(fēng)電機組發(fā)電機軸承壽命預(yù)測實驗驗證了本文方法的有效性。
【學(xué)位單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN713;TK05

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本文編號：2823013