風(fēng)電機組齒輪箱故障診斷預(yù)警分析.pdf

1、隨著我國風(fēng)電行業(yè)的迅速發(fā)展，越來越多的風(fēng)電機組投入運行，單機容量和總?cè)萘恐鹉暝龃?，對機械設(shè)備的安全性和可靠性的要求也在逐步提高。投運時間的累積使傳動系統(tǒng)逐漸進(jìn)入故障高發(fā)期，往往導(dǎo)致設(shè)備損壞，影響風(fēng)電場的正常運行，嚴(yán)重時還會危及到人身安全。風(fēng)電機組故障預(yù)警能夠更早地發(fā)現(xiàn)故障征兆，防患于未然；風(fēng)電機組故障診斷能夠準(zhǔn)確并迅速地捕捉故障信息，預(yù)防重大事故的發(fā)生，同時也方便工作人員進(jìn)行維修，縮短維護(hù)時間和成本。風(fēng)電機組的故障預(yù)警和診斷已經(jīng)成為風(fēng)電

2、發(fā)展的重要研究方向之一。本文以風(fēng)電機組齒輪箱為研究對象，就故障預(yù)警和故障診斷兩個方面進(jìn)行方法研究和實驗，主要內(nèi)容如下：
　?。?）以大唐甘肅某風(fēng)電場金風(fēng)S50/750型風(fēng)力發(fā)電機組為研究對象，提出了一種基于支持向量回歸和正態(tài)分布理論的故障預(yù)警方法?；赟CADA系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)對風(fēng)電機組齒輪箱進(jìn)行支持向量回歸建模，再通過正態(tài)分布理論對歷史正常條件下預(yù)測值與實際值的殘差進(jìn)行綜合分析，進(jìn)而設(shè)定故障預(yù)警閾值，實現(xiàn)風(fēng)電機組齒輪箱故障預(yù)警。

3、r>　　（2）提出了一種基于自適應(yīng)CEEMD和排列熵的小波閾值降噪方法，依據(jù)信號本身自適應(yīng)選擇CEEMD添加高斯白噪聲的幅值標(biāo)準(zhǔn)差和總體平均次數(shù)，進(jìn)行CEEMD分解，利用排列熵選擇隨機性較大的IMF分量，進(jìn)行小波閾值降噪，而后重構(gòu)信號。以模擬故障信號、風(fēng)電場時域信號、實驗室角度域信號為例，將該提出方法與整體小波閾值降噪、CEEMD分解舍棄IMF1、CEEMD分解舍棄IMF1和IMF2方法進(jìn)行降噪結(jié)果對比，驗證了該方法具有良好的去噪效果，