基于支持向量机的同步风电机组故障诊断系统的研究

【摘要】：随着全球资源的逐步枯竭和能源危机的日益突出,风能以其清洁安全等优点而引起了世界范围的关注,风力发电产业也得到了快速的发展。而风力发电机组故障诊断技术在很大程度上提高机组设备的可靠性,节省了机组运营成本,为缓解全球能源危机问题起到了一定的作用。 论文首先讲述了风电机组的组成结构及其工作原理,列举了一些典型的故障及其表现形式。总结了一些常见的故障状态监测方法,提出了一套基于发电机组电流信号的分析处理,以直驱型同步风力发电机组为研究对象的故障诊断系统, 论证了发电机组电流用于直驱型同步风力发电机组故障诊断的可行性,介绍了小波分析法在信号分析与处理上的优点,分析比较了专家系统、BP神经网络和支持向量机等算法的长处及其局限,最后根据系统的设计要求,结合小波分析和支持向量机设计了一套基于电流信号分析的故障诊断系统,利用MATLAB软件对支持向量机的相关参数进行了确认,完成了故障推理模块和仿真实验,获得了风力发电机组故障诊断的仿真结果。结果表明,采用SVM作为故障诊断系统具有较好的诊断效果。 本论文所做的工作对于直驱型同步风力发电机的故障诊断有一定的参考价值,提出了基于支持向量机的同步风力机组故障诊断系统有待进一步改善的地方。 【关键词】：风力发电机组 电流信号分析 故障诊断 小波分析 支持向量机
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TM315;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 选题意义10-11
• 1.3 国内外研究发展状况11-14
• 1.3.1 研究现状12-13
• 1.3.2 风电机组故障诊断技术发展趋势13-14
• 1.4 本文章节安排14-16
• 第二章 风电机组原理和故障分析16-22
• 2.1 机组原理及其组成结构16-17
• 2.1.1 风电机组主要类型16-17
• 2.1.2 直驱型同步风电机组结构17
• 2.2 风电机组常见故障介绍17-19
• 2.2.1 齿轮箱故障18
• 2.2.2 主传动轴承故障18-19
• 2.2.3 发电机组故障19
• 2.3 故障诊断基本原理与方法19-21
• 2.3.1 故障诊断的概念19-20
• 2.3.2 典型设备状态监测方法20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 故障诊断系统整体方案22-46
• 3.1 故障诊断系统的要求22-23
• 3.2 信号处理分析方法23-29
• 3.2.1 典型信号分析方法24-26
• 3.2.2 小波分析基本原理26-28
• 3.2.3 小波包分析法的优点28-29
• 3.3 风电机组电流信号的分析29-37
• 3.3.1 电流信号故障诊断的基本原理30-32
• 3.3.2 机组故障电信号特征频率32-33
• 3.3.3 小波包变换在电流信号分析中的应用33-37
• 3.4 智能故障诊断系统比较与选择37-42
• 3.4.1 专家系统原理及不足37-38
• 3.4.2 BP神经网络及其局限38-40
• 3.4.3 支持向量机法原理和优势40-42
• 3.5 故障诊断系统整体方案42-45
• 3.5.1 故障诊断系统功能43
• 3.5.2 故障诊断系统整体方案设计43-45
• 3.6 本章小结45-46
• 第四章 故障诊断系统设计46-54
• 4.1 数据采集与信号处理模块设计46-48
• 4.1.1 数据处理模块46
• 4.1.2 电流信号故障特征向量提取模块46-48
• 4.2 系统监控与主数据库模块设计48-50
• 4.2.1 系统监控模块48
• 4.2.2 系统诊断数据库模块48-50
• 4.3 智能诊断模块设计50-53
• 4.3.1 与支持向量机有关的函数简介50-51
• 4.3.2 程序流程图51
• 4.3.3 SVM多故障分类器的建立51-53
• 4.4 本章小结53-54
• 第五章 故障推理模块仿真与结果分析54-60
• 5.1 故障推理模块的建模54-56
• 5.1.1 故障特征向量提取54-55
• 5.1.2 特征向量数据处理55-56
• 5.2 SVM系统的实验和仿真56-58
• 5.3 本章小结58-60
• 总结与展望60-61
• 参考文献61-66
• 致谢66-67
• 攻读硕士学位期间主要的研究成果67

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