面向风电机组的齿轮箱轴承故障诊断技术研究

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毕业论文范文题目： 面向风电机组的齿轮箱轴承故障诊断技术研究，论文范文关键词： 面向风电机组的齿轮箱轴承故障诊断技术研究
面向风电机组的齿轮箱轴承故障诊断技术研究毕业论文范文介绍开始：
　　面向风电机组的齿轮箱轴承故障诊断技术研究，硕士学位论文，共81页。
　　摘要
　　齿轮箱是风电机组传动系统的重要组成部分,齿轮箱的滚动轴承是传动链中故障率较高的部件之一。轴承发生故障不(Q.影响机组的正常运行,甚至波及供电侧电网的安全平稳运行。因此对风屯机组齿轮筘轴承故障进行快速诊断具有IE要的现实意义和使用价值。木文在深入分析风力发电机组的基木组成结构、故障机理、故障特征及其特征频率的基础上采用经验模态分解(Empirical ModeDecomposition)改进阈值方法对滚动轴承出现故障时的振动信号进行降噪预处理,然后提取故障特征,分析故障类型。将时频域分析技术和旋转机械故障理论知识结合起来,针对风力发电L组的机械传动系统出现的常见机械故障问题,如断齿、点蚀、磨损、偏心、轴承内圈、外圈、滚动体损坏等故障问题进行综合分析研究,并采用智能分类算法支持向量机(Support Vector Machines)对风电机组的齿轮筘轴承进行故障分析和分类研究,采用实测实验模拟故障数据验证故障诊断算法的可行性和准确性,为风力发电机组故障诊断提供一种新的解决方法。研究内容和结论如下:
　　(1)从机械故障诊断的基木原理出发分析研究风力发电机组齿轮箱滚动轴承机械振动故障机理,分析出各个部件出现故障的特征频率,明确不同部件故障所对应的故障特征,为后续故障诊断和分类实验验证提供数据支撑和理论依据。
　　(2)在获得故障测试数据之后,采用小波分解与EMD分解阈值方法进行降噪处理、频谱和包络谱分析,观察分析频谱图中的故障特征量,提出了改进EMD阈值降噪方法,并验证其可行性和优越性。
　　(3)在故障数据中选取峰-峰值、有效值、方差和峭度值指标作为故障特征量,采用支持向量机分类识别算法对所选取的故障特征量组成的训练样本进行训练,构成故障诊断基本模型,然后采用网格搜索方法、遗传算法、粒了?群算法这三种参数优化算法对支持向量机诊断模型的参数进行优化,以获取齿轮箱滚动轴承的故障点的精确定位和故障类型的有效辨识,仿真结果表明,网格搜索法虽然计算速度相对较快一些,但是故障类型分类准确率较低。遗传算法容易陷入局部最优并且计算速度相对较慢,分类效果欠佳。粒子群优化算法分类准确率最高,计算速度比遗传算法快,但是收敛性差。
　　关键词:风力发电机组;滚动轴承;经验模态分解;支持向量机;齿轮箱;故障诊断
　　
　　第1章绪论
　　1.1课题研究目的和意义
　　企业在工业生产中都是以提高效率、降低成本为目标,同时对设备的安全性、可靠性的要求越来越高。但越来越多的大型设备结构更加复杂,自动化程度比以往更高,设备间的各个部件相互关联且紧密稱合成一个整体。如果生产机器设备部禅出现故障就产生故障“链式反应”,整个系统就会丧失原有的性能。这样不仪造成巨大运济损失,还会产生人员伤亡等负面影响。工业生产和生活中机械设备故障经常会发生,例如:1985年在我国的大同发电厂的大型汽轮发电机组发生严重断轴毁机事件,使整个发电机系统在40秒内全部损坏,直接经济损失达1000万元以上⑴。
　　随着新能源的不断发展,风力发电产业发展十分迅速,但同伴随着风力发电设备的故障也越来越频繁的发生,严重影响风力发电效率,对风力发电的发展造成了很大的损失,阻碍了风电产业在新能源发电领域的发展。随着更多MW级容量风电机组的并网,一旦机组发生故障,不仅导致发电机组的整个系统的损坏,还会波及供电侧电网的安全稳定运行,进而影响工业生产和人们的正常生活。因此,对风力发电机组进行在线实时状态监测和故障诊断处理从而达到对重要运行参量获取并进行分析,从而达到提醒人们及早更换设备、避免事故发生的目的,也提高设备的生产效率。
　　风力发电产业制造技术己经很成熟,科研部门及研究人员开始对风力发电机组状态监测和故障诊断进行研究分析。计算机技术的飞速发展对风力发电机组的状态进行在线实时监测起到了巨大的作用,能够及时了解设备当前工作状况和详绵运行参数,有效的实现实时信息反馈和发现故障隐患,如束某些参数超出正常值的某个范围则实现报警。实现发电机组设备安全、稳定、可靠运行,降低设备维护成本,提升风力发电机组效能产出,急需实现风力发电机组在线监测和故障诊断。
　　.......

以上为本篇毕业论文范文 面向风电机组的齿轮箱轴承故障诊断技术研究的介绍部分。

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