基于階次分析的風(fēng)電軸承故障診斷.pdf

1、風(fēng)電機(jī)組所處的運(yùn)行環(huán)境比較惡劣，導(dǎo)致機(jī)組中各個(gè)零部件故障頻發(fā)，并且因故障造成的停機(jī)時(shí)間較長(zhǎng)。風(fēng)電機(jī)組所有故障事件中，軸承故障導(dǎo)致的停機(jī)事故占到60％，軸承的故障監(jiān)測(cè)診斷對(duì)降低風(fēng)電機(jī)組運(yùn)營(yíng)成本，提高風(fēng)電場(chǎng)效益具有十分重要的意義。論文主要進(jìn)行了以下幾方面的工作：
　　本文首先介紹了滾動(dòng)軸承失效模式及故障診斷方法，并對(duì)故障機(jī)理進(jìn)行了研究，找出其故障信息，并計(jì)算軸承的故障頻率。建立了滾動(dòng)軸承外圈故障模型，為仿真信號(hào)提供了理論基礎(chǔ)，通過(guò)研究

2、振動(dòng)信號(hào)時(shí)域和頻域各個(gè)量綱參數(shù)對(duì)軸承振動(dòng)的影響,找出信號(hào)故障特征信息與故障之間的聯(lián)系。
　　其次，選取階次分析方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)分析處理，結(jié)果表明該方法具有良好的降噪效果。針對(duì)無(wú)轉(zhuǎn)速振動(dòng)信號(hào)研究基于STFT變換峰值搜索信號(hào)的瞬時(shí)頻率，估算轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速，與有轉(zhuǎn)速信號(hào)進(jìn)行對(duì)比，通過(guò)仿真驗(yàn)證表明該方法在估計(jì)轉(zhuǎn)軸轉(zhuǎn)速上具有較高的精度。最后提取振動(dòng)信號(hào)的功率譜故障特征信息，用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷。
　　最后研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及算法，根據(jù)故障特