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1、風(fēng)電作為可再生新能源得到快速發(fā)展,風(fēng)力發(fā)電機(jī)組裝機(jī)量隨之迅猛增加。由于工作環(huán)境比較惡劣,導(dǎo)致風(fēng)力發(fā)電機(jī)組較容易出現(xiàn)故障,而且其維修成本較高,因此亟需風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障監(jiān)測(cè)診斷技術(shù)確保風(fēng)力發(fā)電機(jī)組安全可靠運(yùn)行。
本課題重點(diǎn)對(duì)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷和趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行研究,并由此提出基于故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法和總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組早期故障診斷的方法,實(shí)現(xiàn)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組早期故障診斷。并設(shè)計(jì)構(gòu)建大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)
2、,實(shí)現(xiàn)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組常見(jiàn)故障的專家系統(tǒng)診斷。
本課題主要研究工作如下:
(1)研究灰色模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)方法及總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)信號(hào)處理方法,并提出一種基于故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法和總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)的大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組早期故障診斷方法,即對(duì)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)并進(jìn)行故障趨勢(shì)預(yù)測(cè),通過(guò)趨勢(shì)預(yù)測(cè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)其在工作過(guò)程中存在的故障隱患,當(dāng)發(fā)現(xiàn)其存在故障隱患時(shí)再利用總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法對(duì)故障信號(hào)
3、進(jìn)行分析處理,提取出故障特征信息,進(jìn)行故障診斷,最終實(shí)現(xiàn)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組早期故障診斷。
(2)利用轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)模擬大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)軸出現(xiàn)早期微弱碰摩故障,對(duì)轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)從正常運(yùn)行到發(fā)生早期微弱碰摩故障時(shí)的信號(hào)進(jìn)行采集,然后使用提出的早期故障診斷方法進(jìn)行分析驗(yàn)證,能夠有效地發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)的早期微弱碰摩故障并提取出其故障特征。
(3)研究故障診斷專家系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)、類型和基本問(wèn)題,為設(shè)計(jì)構(gòu)建大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障診斷
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