第1章緒論

目前,風(fēng)力發(fā)電機(jī)組主要包括直驅(qū)型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組、雙饋型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組和半直驅(qū)型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組等三種類型。由于風(fēng)輪的速度較低所以雙饋型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組依靠齒輪箱(增速箱)來實現(xiàn)增速,由于雙饋式電機(jī)組生產(chǎn)技術(shù)相對成熟,所^該種風(fēng)力發(fā)電機(jī)組是目前的主流機(jī)型。雙饋型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的核必為風(fēng)電機(jī)組齒輪箱,其經(jīng)常處于高速度、重負(fù)額、強沖擊的工作環(huán)境下,很容易出現(xiàn)故障。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,雙饋型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障的主要原因仍然是齒輪箱故障,約占其故障總數(shù)的20%。從力發(fā)電機(jī)組齒輪箱發(fā)生較大故障,其拆裝、運輸及維修費用高達(dá)近100多方元,海上機(jī)組的拆裝其維護(hù)和維修成本更高。由于我國的風(fēng)資源主要分布在偏遠(yuǎn)地區(qū),所以風(fēng)電機(jī)組安裝在那些地區(qū)后,相關(guān)人員難以及時進(jìn)行維護(hù)檢修工作,因此對風(fēng)電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測和故障預(yù)測提出了迫切的要求。

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第2章風(fēng)電機(jī)組的基本結(jié)構(gòu)和齒輪箱主要故障類型

2.1風(fēng)力發(fā)電化組概述
風(fēng)能是風(fēng)電的一次能源,對應(yīng)的能量轉(zhuǎn)化單元屠機(jī)組的核也部件,主要包括功率控制(調(diào)速)、K輪等。其關(guān)鍵部件是風(fēng)輪,通常由具有較好空氣動力外形的葉片、輪穀以及相匹配的功率控制機(jī)構(gòu)構(gòu)成。該單元的主要功能是把風(fēng)能轉(zhuǎn)化為旋轉(zhuǎn)的機(jī)械能,然后通過風(fēng)輪軸帶動與之相連接的傳遞單元和發(fā)電單元。機(jī)械能傳遞單元即風(fēng)電機(jī)組傳動鏈,其連著著風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電單元與一次能源轉(zhuǎn)化單元,使之組成風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)。該單元一般由與風(fēng)輪輪穀相連的主軸、傳動以及制動機(jī)構(gòu)組成。通常大型風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)輪設(shè)計轉(zhuǎn)速較低,所以需要根據(jù)發(fā)電單元的需求,通過傳動鏈按特定速比傳遞風(fēng)輪所產(chǎn)生的扭矩,使輸入轉(zhuǎn)速滿足并網(wǎng)發(fā)電機(jī)組發(fā)電單元的要求。同時,為了保證機(jī)組的安全運行,還要對機(jī)械能傳遞單元設(shè)置制動機(jī)構(gòu)。

2.2風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱的基本結(jié)構(gòu)

輕微磨損即初期磨損是指輪初接觸面一些微小的凸體在初輪曬合過程中逐漸的磨去,從而形成一個非常光滑的表面,如國2-3所示。送種磨損一般是由于齒面的潤滑粘度和粗趟度不合適、以及工作載荷不匹配原因引起的。中度磨損是指是指相曬合的齒輪節(jié)線附近輪齒表面受到一定程度的磨損,并且由于擠壓磨損導(dǎo)致附近出現(xiàn)一條比較連續(xù)的亮線。這類磨損通常由于潤滑系統(tǒng)受到雜質(zhì)的污染有關(guān)。過度磨損是指齒形被破壞,磨損程度較高,節(jié)線附近出現(xiàn)點蝕現(xiàn)象。這種磨損對初輪正常運轉(zhuǎn)己經(jīng)產(chǎn)化了較大危害,通常是由于密封裝置和潤滑系統(tǒng)存在缺陷息息相關(guān),這種磨損會產(chǎn)生較大的沖擊載荷和噪聲,并且使齒輪箱產(chǎn)生嚴(yán)重的振動。若齒面上存在小顆�；蛘邼櫥涣�,齒面將會發(fā)生較嚴(yán)重的磨損,這種磨損我們稱之為磨粒磨損,如圖2-4所示。這種磨損發(fā)生時,齒面顏色變暗,沿著滑道的方向會出現(xiàn)一些細(xì)而均勻的磨痕。這種磨損嚴(yán)重時,會導(dǎo)致齒形發(fā)生變化,使齒厚變薄,有時甚至?xí)䦟?dǎo)致斷齒;腐蝕磨損是在機(jī)械和化學(xué)磨損的共同作用下,產(chǎn)生許多小坑,并在輪齒表面上沿相對滑動速度方向上出現(xiàn)細(xì)小且均勻的磨痕。其中化學(xué)腐蝕為主,磨損的主要產(chǎn)物成分為蘭氧化二鐵。

第3章基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障預(yù)測........21

3.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概化.......21
3.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu).................21
3.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法................23
3.4設(shè)計神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法..........................27
3.5預(yù)測步驟..............29
3.6仿真信號驗化..........29
3.7實際信號驗證........37
3.8BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局限................38
3.9本章小結(jié)...39
第4章基于ELMAN和小波的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測.........40
4.1BlmaN和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述.......40
4.2ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)...40
4.3ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程...................41
4.4仿真信號與尖際信號驗證..........42
4.5小波理論..........43
4.6小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)...........44
4.7仿真信號與實際信號驗證.....46
4.8本章小結(jié)........48
第5章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化.........49
5.1遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)......49
5.2模型建立..........51
5.3粒子群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).........54
5.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對比.....59
5.5本章小結(jié)......60

第5章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化

5.1遠(yuǎn)傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

遺傳算法的基本要素:染色體編碼方法、適應(yīng)度函數(shù)、遺傳操作、以及運行參。染色體編碼方法是指個體的編碼方法,目前主要包括實數(shù)法、二進(jìn)制法等。實數(shù)法是指將個體編碼成為一個實數(shù)串,二進(jìn)制法是指將個體編碼成為一個二進(jìn)制串。適應(yīng)度函數(shù)是根據(jù)實際情況(進(jìn)化目標(biāo))編寫的計算個體適應(yīng)度值的函數(shù),通過該函數(shù)計算每個個體的適應(yīng)度值,然后將其提供給選擇算子進(jìn)行選擇。遺傳操作包括選擇、交叉、變異等操作。運行參數(shù)是指遺傳算法在初始化時確定的參數(shù),主要包涵群體大小、交叉概率、遺傳代數(shù)和變異概率。

5.2模型建立

遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要分為H部分:BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定;遺傳算法優(yōu)化BP;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測。其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定在4.4節(jié)中已經(jīng)提到,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定后,進(jìn)而就可以確定遺傳算法個體的長度。遺傳算法優(yōu)化運用遺傳算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元之間的權(quán)值和閥值,遺傳種群中的每一個個體都包含了一個網(wǎng)絡(luò)中所有的權(quán)值,個體首先通過我們設(shè)定的適應(yīng)度函數(shù)計算出其適應(yīng)度值,然后通過遺傳算法(選擇、交叉、變異)操作來找到最優(yōu)適應(yīng)度值對應(yīng)的個體。將遺傳算法得到的最優(yōu)個體賦值給BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閥值,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好以后開始進(jìn)行預(yù)測。

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第6章結(jié)論與展望

6.1結(jié)論

近年來隨著裝機(jī)容量的不斷増加,傳統(tǒng)的維修方式己經(jīng)不能夠滿足人們的要求,為了避免因齒輪箱故障造成的停機(jī)維修時間過長而引起的不必要但是巨大的經(jīng)濟(jì)損失,對故障進(jìn)行了基于數(shù)據(jù)的趨勢預(yù)測方法的研究,估算輪箱的剩余使用壽命,為現(xiàn)場維護(hù)人員制定維護(hù)策略安排維護(hù)計劃提供依據(jù),為處理故障合理安排出時間,保證了機(jī)組的安全、穩(wěn)定運行。本文結(jié)合風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的振動信號分析,采用T基于數(shù)據(jù)的故障趨勢方法進(jìn)行研究,取的了一些成果,得出了以下結(jié)論。(1)總結(jié)了風(fēng)電機(jī)組齒輪箱軸、軸承和齒輪系三個部件上的常見的故障。對其故障特征值進(jìn)行了簡單的總結(jié),并提出了故障特征值的提取方法為故障預(yù)測提供了數(shù)據(jù)依據(jù)。(2)對預(yù)測理論的前提假設(shè)進(jìn)行說明,提出基于數(shù)據(jù)的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的故障趨勢預(yù)測方法。(3)應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測方法對齒輪分布點蝕故障仿真信號以及實際信號進(jìn)行研究,通過設(shè)定故障閥值來估算出齒輪箱的剩余壽命。(4)根據(jù)BP存在不足之處,提出遺傳算法優(yōu)化以及粒子群算法優(yōu)化的方法,通過對比分析發(fā)現(xiàn)基于遺傳算法優(yōu)化的BP預(yù)測準(zhǔn)確度要富于純BP模型,基于粒子群算法優(yōu)化BP優(yōu)于遺傳算法,但運算時間上BP時間最短,編程難易程度,也是BP最簡單。

6.2展望

由于多方面因素影響,如預(yù)測方法、試驗條件以及系統(tǒng)的復(fù)雜性等,基于數(shù)據(jù)的預(yù)測方法尚且存在許多不足之處,需要更進(jìn)一步的研究。(1)由于實際傳動系統(tǒng)的復(fù)雜性,僅僅依靠傳統(tǒng)的時域、頻域時頻分析等手段,某些時候未必可以找出我們需要的特征值。(2)不同的基于數(shù)據(jù)模型的預(yù)測方法對故障進(jìn)行預(yù)測時各有優(yōu)缺,同一種模型對訓(xùn)練數(shù)掘以及自身結(jié)構(gòu)也比較敏感,通過遺傳算法或者粒子群算法優(yōu)化后其預(yù)測精度變高,但運算時間變長,且BP原有模型結(jié)構(gòu)需進(jìn)行調(diào)整,所以如何使其二者更好的結(jié)合有待進(jìn)一步研究。

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參考文獻(xiàn)（略）

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本文編號：42127