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风电机组齿轮箱故障趋势预测方法研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 18:58:33
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风电机组齿轮箱故障趋势预测方法研究【摘要】:齿轮箱是双馈风力发电机组运行和维护的关键设备,不仅具有较高的故障率,而且一旦发生故障,耽搁较长的维修时间,造成巨大的经济损失。本文对风电

【摘要】:齿轮箱是双馈风力发电机组运行和维护的关键设备,不仅具有较高的故障率,而且一旦发生故障,耽搁较长的维修时间,造成巨大的经济损失。 本文对风电机组齿轮箱故障趋势预测方法进行研究,旨在于判断齿轮箱的未来运行状态,预测发展趋势,估算剩余寿命,为风电机组的运行与维护提供重要的参考与依据。 首先,本文对风电机组齿轮箱的常见结构进行简要概述,基于齿轮箱最为普遍的四种故障模式(疲劳模式、磨损模式、过载模式和腐蚀模式),对齿轮箱的典型故障类型进行描述,并依据齿轮振动机理,对典型齿轮故障进行仿真。 其次,基于预测理论的介绍和前提假设,本文提出风电机组齿轮箱故障趋势预测流程,将其分为基于数据和模型的两种趋势预测方法,对预测流程的诸多步骤进行简要说明。 再次,本文以一组故障特征值作为预测对象,分别应用时间序列分析方法、BP神经网络预测模型和灰色预测模型,对故障特征值进行中长期趋势预测,通过设定故障阈值来估算剩余寿命。同时,对不同预测方法进行模型分析与改进,并以一组实际故障信号为例,实现不同预测方法的比较。 最后,以疲劳模型为例,本文对基于模型的故障趋势预测方法进行研究。根据Miner线性累积损伤理论,应用载荷谱分析方法对各齿轮的累积损伤程度进行计算,并以过去一段时间齿轮逐日累积损伤总程度作为基础数据,对未来一段时间内的逐日累积损伤进行预测,对剩余寿命进行估算,使基于数据的预测方法与故障模型有效结合,验证了该方法的可行性和有效性。 【关键词】:趋势预测 齿轮箱 风电机组 剩余寿命
【学位授予单位】:华北电力大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TM315
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 绪论10-18
  • 1.1 研究背景及意义10-11
  • 1.2 风电机组齿轮箱发展现状11-12
  • 1.3 国内外研究现状12-16
  • 1.3.1 诊断分析方法研究现状13-14
  • 1.3.2 趋势预测方法研究现状14-16
  • 1.4 论文主要研究内容16-18
  • 1.4.1 主要研究工作16
  • 1.4.2 本文结构16-18
  • 第二章 风电机组齿轮箱失效模式与故障类型18-34
  • 2.1 风电机组齿轮箱结构18-19
  • 2.2 齿轮箱失效模式19-23
  • 2.2.1 疲劳模式19-20
  • 2.2.2 磨损模式20-21
  • 2.2.3 过载模式21-22
  • 2.2.4 腐蚀模式22-23
  • 2.3 典型故障类型23-28
  • 2.3.1 齿轮故障23-25
  • 2.3.2 轴承故障25-26
  • 2.3.3 轴系故障26-28
  • 2.4 齿轮故障实例与仿真28-34
  • 2.4.1 齿轮振动机理28-29
  • 2.4.2 齿轮故障实例—断齿29-31
  • 2.4.3 故障仿真案例—齿轮分布式点蚀故障31-34
  • 第三章 故障趋势预测研究方法34-42
  • 3.1 预测理论介绍34
  • 3.2 趋势预测前提假设34-36
  • 3.3 趋势预测流程36-42
  • 3.3.1 信号采集36
  • 3.3.2 信号处理与特征值提取36-37
  • 3.3.3 主分量分析37-38
  • 3.3.4 数据预测38
  • 3.3.5 振动阈值设定38-39
  • 3.3.6 故障诊断与模型匹配39-40
  • 3.3.7 基于模型的故障趋势预测40
  • 3.3.8 剩余寿命估算40-42
  • 第四章 基于数据的趋势预测方法42-68
  • 4.1 时间序列预测方法43-50
  • 4.1.1 概述43-45
  • 4.1.2 ARMA模型45-47
  • 4.1.3 预测步骤47
  • 4.1.4 实例分析47-50
  • 4.2 BP神经网络预测模型50-59
  • 4.2.1 概述50
  • 4.2.2 BP模型50-52
  • 4.2.3 预测步骤52-53
  • 4.2.4 实例分析53-59
  • 4.3 灰色预测模型59-64
  • 4.3.1 概述59-60
  • 4.3.2 GM(1,1)模型60-62
  • 4.3.3 预测步骤62-63
  • 4.3.4 实例分析63-64
  • 4.4 实例故障信号验证64-66
  • 4.4.0 不同预测方法的预测结果64-65
  • 4.4.1 阈值设定65
  • 4.4.2 剩余寿命65-66
  • 4.5 小结66-68
  • 第五章 基于疲劳失效模型的趋势预测方法68-78
  • 5.1 概述68-70
  • 5.2 理论介绍70-72
  • 5.3 预测步骤72-75
  • 5.4 实例分析75-77
  • 5.5 小结77-78
  • 第六章 结论与展望78-80
  • 6.1 结论78
  • 6.2 展望78-80
  • 参考文献80-85
  • 附录1 典型故障类型特征一览表85-86
  • 附录2 几种著名的神经网络86-87
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果87-88
  • 攻读硕士学位期间参加的科研工作88-89
  • 致谢89


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