双馈型风电机组传动链状态监测与故障识别研究
为了减缓全球气候变暖趋势和和预防能源危机，风能作为一种可再生的清洁能源受到世界各国的重视，随着风力发电技术的发展，风电机组运行过程中的一些问题渐渐凸显出来。在风电机组发生的故障中，传动链故障导致的停机时间最长，造成的经济损失大，因此对风电机组传动链进行状态监测和状态评估研究，有着很大的必要性。 本文论述了风力发电机组传动链状态监测与故障识别的研究意义和国内外的研究现状；分析了传动链的典型故障类型、故障原因和故障特点，研究了时域和频域分析的特征参数计算方法。 介绍了小波分析和希尔伯特包络分析理论，对滚动轴承在正常、内圈剥落和外圈剥落情况下的振动信号，进行小波分析和希尔伯特包络分解，绘制了滚动轴承在正常情况和内外圈剥落情况下的频谱图，分析对比了不同工况下振动信号波形的异同，找出了内圈剥落和外圈剥落时振动信号波形的特征值。 由于通过单一的某个指标来对传动链的健康状况进行评估，效果并不是十分理想，为了更加准确的诊断出各种故障类型，本文以滚动轴承的振动信号在时域和频域的两个方面的四个参数为指标，在matlab平台上建立BP神经网络系统，实现了对滚动轴承故障的故障识别。
双馈型风电机组;传动链;状态监测;故障识别;特征频率
华北水利水电大学
硕士
动力工程
任岩
2018
中文
TM315
60
2018-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）