本文關(guān)鍵詞：基于狀態(tài)監(jiān)測信息的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)測研究　出處：《華北電力大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近些年來,風(fēng)電成為世界上發(fā)展最快的可再生能源,據(jù)政府計劃,到2020年我國風(fēng)電的裝機(jī)容量將達(dá)到30GW。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的復(fù)雜性,而且風(fēng)電廠多地處偏遠(yuǎn),甚至位于海上,使設(shè)備的維修費(fèi)用成為目前風(fēng)電廠的最大支出之一。因此針對風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的維修需要更為有效地維修策略。如果在故障發(fā)生前做出預(yù)測,就能夠提前制定檢修計劃,合理的安排檢修人員與物資,減少因風(fēng)電機(jī)組突然停機(jī)造成的損失,保證機(jī)組正常持續(xù)運(yùn)行。因此,研究改進(jìn)風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件的故障預(yù)測算法,對降低風(fēng)電場運(yùn)行、檢修成本和提高風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行可靠性具有重大意義。 本文首先介紹了風(fēng)機(jī)組成及風(fēng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)測現(xiàn)狀,著重介紹了風(fēng)機(jī)齒輪箱的運(yùn)行、維護(hù)及發(fā)生故障的主要形式。在對風(fēng)機(jī)進(jìn)行有效監(jiān)測獲取實(shí)時監(jiān)測信息的基礎(chǔ)上,引入兩種狀態(tài)預(yù)測算法——改進(jìn)灰色算法和時間序列法,分析了它們的預(yù)測特點(diǎn)及適用范圍。首先將改進(jìn)灰色預(yù)測算法應(yīng)用于風(fēng)機(jī)齒輪箱監(jiān)測溫度數(shù)據(jù)的實(shí)時預(yù)測,提前預(yù)知了溫度的變化,結(jié)合經(jīng)驗閾值,做出風(fēng)機(jī)停機(jī)的決策。接著,本文運(yùn)用時間序列分析方法進(jìn)溫度預(yù)測,并將其與決策技術(shù)——統(tǒng)計過程控制結(jié)合起來,來進(jìn)行風(fēng)機(jī)齒輪箱故障預(yù)測判別,根據(jù)統(tǒng)計控制圖顯示結(jié)果,可以可靠的獲取齒輪箱故障的信息。最后,本文利用所述理論和算法對北方某風(fēng)場的實(shí)際風(fēng)機(jī)運(yùn)行監(jiān)控數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,取得了預(yù)期的效果,證明了本文算法的有效性
[Abstract]:In recent years , wind power has become the fastest - growing renewable energy in the world . According to the government plan , the capacity of wind power generation in China will reach 30 GW by 2020 . The maintenance cost of wind power plant is one of the largest expenses of the current wind power plant . Therefore , it is very important to study the fault prediction algorithm of key parts of wind turbine unit in advance . Therefore , it is of great significance to reduce the operation of wind farm , overhaul cost and improve the operation reliability of wind turbine unit . Based on the real - time monitoring and obtaining real - time monitoring information of fan gear box , two kinds of state prediction algorithms _ improved gray algorithm and time series method are introduced in this paper .

【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TH165.3

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1415950