风电齿轮箱高速轴部件故障预警及其产生机理分析--《中国农机工业协会风能设备分会《风能产业》（2013年第12期）》2013年
风电齿轮箱高速轴部件故障预警及其产生机理分析
【摘要】：风力发电机组齿轮箱故障约占整体传动链故障的50%,其中高速轴系因承受高速、冲击载荷及轴系动态不对中等影响在齿轮箱故障占有很大比例。本文基于JK10460风电机组在线故障诊断系统在广东某沿海风场的应用,介绍了某进口齿轮箱高速轴系故障预警情况与分解结果,并对其故障产生机理进行了分析。造成高速轴系轴承、齿轮损坏原因既有高速轴系动态不对中造成的偏载,也有过载、轴承装配不当、润滑不良及自身设计缺陷方面的因素。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TH133.3【正文快照】：
引言广东某沿海风场安装有33台1.5MW双馈型变桨变频风力发电机组,加装的齿轮箱是国外某公司设计生产的PPSC1290型增速齿轮箱。在试运行的半年时间里,就出现了#10、#22机组齿轮箱高速轴轴承损坏等重大设备损坏事故,给风场运营商造成了重大的经济损失,同时也对风场内其它机组的
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燕山大学毕业设计：风电齿轮箱振动频率特征分析的方法研究|
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冲击脉冲法在齿轮箱轴承故障诊断中的应用
【摘要】：正旋转机械在煤矿生产中占有重要位置,而轴承的好坏直接影响旋转机械的运行状态。为了广泛应用并推广轴承故障诊断技术,我们应用CMJ-l冲击脉冲计对皮带输送机齿轮箱滚动轴承进行了故障诊断。 一、监测原理及仪器改进 滚动轴承在运行过程中由于各种原因会出现点蚀、剥落、擦伤和裂纹等元件工作表面损伤类故障。对此类故障,目前国内外普遍采用共振解调法进行诊断,其技术关键是设计一谐振频率远高于轴承正常振动频率及有限高次谐波频率的电谐振器,使之能有效地抑制包括正常振动信号在内的低频信号,并使滚动体滚过轴承表面故障点时产生的高频冲击波激励谐振器产生共振,从而输出一与谐振频率同频的减幅振荡信
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【分类号】：TH133.3【正文快照】：
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风力发电机齿轮箱振动监测和故障诊断系统研究
【摘要】：上世纪的石油危机致使很多人开始寻找可以代替化石燃料的可再生清洁能源,进入21世纪可再生能源有了长足的发展,其中风能凭借其自身优势始终保持最快的增长态势,并成为继石油、化工燃料之后的核心能源,目前仍处于高速发展中,截至2011年底全球风电累计装机容量达238.4GW。伴随风电在全球范围内的高速增长,如何保证风电机组稳定运行和解决风机故障问题成为风电发展道路上不得不回答的问题,正因如此我们进行了本课题的研究。
为了简单起见,我们主要研究风力发电机齿轮箱震动监测和故障诊断系统的解决方案。之所以选择齿轮箱作为研究对象是因为齿轮箱是风力发电机的故障高发部件,由于齿轮箱故障造成的风机停机时间最长,造成发电量损失最大。本文的完成主要工作如下：为了更好的解决风力发电机齿轮箱故障诊断问题,我们提出一种改进直觉模糊支持向量机算法。该算法通过预提取含有支持向量样本的方式来提高算法执行效率,并根据实际需求确立了新的模糊隶属度和直觉系数计算方法,从而提高算法的分类精度,经UCl数据集测试显示,改进算法具有良好性能；本文建立了针对风力发电机齿轮箱故障诊断的故障诊断模型,并将改进直觉模糊支持向量机多类分类算法应用于风机齿轮箱故障诊断问题中,取得良好效果；文章的最后提出一种合理的针对风力发电机齿轮箱震动监测和故障诊断系统的系统架构方案,并结合实验室小型风力发电机模拟实验装置和齿轮箱故障诊断实验装置详细讲解个系统架构中各个单元的实现方案。
【关键词】：
【学位授予单位】：华东理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：TM315【目录】：
摘要5-6Abstract6-9第1章 绪论9-19 1.1 课题研究背景9-12
1.1.1 我国风力发电现状9-11
1.1.2 国外风力发电现状11-12 1.2 课题研究的目的和意义12-14 1.3 国内外研究现状14-16
1.3.1 国外研究现状14-15
1.3.2 国内研究现状15-16 1.4 本文的主要工作和组织结构16-19第2章 风力发电机的常见故障分析与诊断方法19-31 2.1 引言19 2.2 风力发电机常见故障情况分析19-23
2.2.1 西班牙EHN公司数据19-20
2.2.2 KTH学院RCAM研究数据20
2.2.3 德国研究数据20-21
2.2.4 芬兰统计数据21-22
2.2.5 我国研究机构数据22-23 2.3 风力发电机齿轮箱常见故障类型及信号特征23-28
2.3.1 齿轮损伤24-25
2.3.2 轴承损坏25
2.3.3 油温过高25-26
2.3.4 齿轮箱常见故障特征信息26-28 2.4 风机齿轮箱故障诊断方法28-30 2.5 本章小结30-31第3章 支持向量机改进算法及其在齿轮箱故障诊断中的应用31-45 3.1 引言31-32 3.2 支持向量机研究方向32 3.3 支持向量机理论32-37
3.3.1 最优超平面及其推广33-35
3.3.2 核函数35-37 3.4 直觉模糊支持向量机37-42
3.4.1 直觉模糊支持向量机分类算法37-38
3.4.2 改进直觉模糊支持向量机算法38-41
3.4.3 改进算法性能仿真实验41-42 3.5 改进直觉模糊支持向量机多分类算法研究42-44
3.5.1 改进直觉模糊支持向量机多类分类算法及故障诊断模型构建43-44 3.6 本章小结44-45第4章 风力发电机在线监测与故障诊断系统设计45-59 4.1 系统架构概述45-46 4.2 实验平台46-47 4.3 数据采集单元设计47-50
4.3.1 传感器的选择48
4.3.2 传感器的安装分布48-49
4.3.3 数据采集处理49-50 4.4 状态监测单元设计50-54 4.5 故障诊断单元的设计54-57
4.5.1 常见故障特征参数指标提取方法54-56
4.5.2 改进直觉模糊支持向量机算法在故障诊断中的应用56-57 4.6 通信模块设计57-58 4.7 本章小结58-59第5章 总结展望59-61 5.1 工作总结59-60 5.2 论文展望60-61参考文献61-67致谢67
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