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相似文献
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1.
为了提高风电机组齿轮箱故障诊断的准确率,提出一种基于粒子群算法优化混合核孪生支持向量机的风电机组齿轮箱故障诊断方法.首先,在传统支持向量机的基础上引入孪生支持向量机,提高算法运算速度;其次,提出一种新的混合核函数取代传统支持向量机中的单一核函数,并选用粒子群算法对上述核函数的参数进行寻优;最后,搭建风电机组齿轮箱试验平台,采集具体的齿轮箱故障试验数据进行验证.试验结果表明,对比其他方法,本文所提出方法在诊断风电机组齿轮箱故障方面具有更高的识别准确率,因此具有较强的实用性.  相似文献   

2.
针对风电机组齿轮箱故障频发这一现象,为改善设备性能,提高其利用率,采用基于小波降噪和BP神经网络相融合进行风电机组齿轮箱故障诊断与研究的方案.首先利用小波对采样数据降噪,然后输入小波神经网络中进行诊断,以准确地识别齿轮箱中常见的故障,结果表明该方案具有可行性.并结合风电场应用实例,证明了方案的可行性,为提高风力发电机组齿轮箱的稳定性提供了一种有效方法.  相似文献   

3.
为了提高风电机组的运行可靠性,有必要对风电机组的故障信号进行实时采集并分析.在风电机组的故障检测诊断技术中,有语音信号诊断技术、振动信号诊断技术、电量参数诊断技术,振动信号诊断技术相对于其它诊断技术能更好地反映风电机组的实际工况.提出一种基于小波分析的联合特征提取方法,结合BP神经网络对风电机组的故障进行分析和诊断.以风电机组齿轮箱故障诊断为例,通过频谱分析和模式识别,发现基于联合特征的分析相对于单特征提取在一定程度上提高了诊断精度.  相似文献   

4.
目前风电机组故障诊断主要是现场对机组数据进行采集,再通过人机交互的方式对数据进行离线处理和分析,评估机组的状态.由于机组数量多,传动系统结构复杂,测点多,数据分析任务重,状态报告往往滞后,容易故障漏报.本文提出了一种基于DSP的风电机组齿轮箱故障在线自动识别的方法,根据齿轮箱振动特性原理,采用阶比分析与幅值调制算法,求取相应的幅值调制比率,对幅值调制比率进行分析,判别故障状态.以数字信号处理器TMS320C6748为实现平台,针对齿轮箱不同工况下采集的定速与变速振动加速度信号的自动处理,验证故障在线自动识别的准确性和可靠性,人机交互界面可以直观显示齿轮箱运行状态.齿轮箱状态在线识别对于降低风电机组运维费用、提高效率具有重要的意义.  相似文献   

5.
针对风电机组齿轮箱工况复杂多变,提出了一种基于Gabor重排对数时频脊流形早期故障预警方法.该方法首先研究提取Gabor重排对数时频谱的脊线,构建早期故障高维特征向量;然后研究改进局部切空间流形学习方法,进行维数约简;最后采用K-近邻分类器,实现变工况风电机组齿轮箱的早期故障识别与预警.通过变转速、变载荷等多种工况的行星齿轮箱磨损试验与风电机组现场运行数据验证,结果表明该方法有效提高了复杂变工况风电机组齿轮箱早期故障预警准确率,可为其预知维护提供可靠依据.   相似文献   

6.
针对齿轮箱计划外停机和意外故障导致的风电机组安全运行问题,提出了一种基于ARIMA模型的故障趋势预测方法;方法可以处理具有非线性和非平稳性特征的齿轮箱运行状态监测数据,用以时间序列的自相关分析为基础的模型预测状态监测时间序列数据的趋势变化;选择生产现场采集到的齿轮箱油泵出口压力SCADA数据和运行实例验证了方法的有效性,实验结果的拟合效果令人满意;研究结果表明方法能够适应齿轮箱运行状态监测数据随时间的变化特征,反映出一定的运行状态变化趋势,具有较好的预测精度和较大的应用范围,对风电机组其他部件的故障趋势预测具有一定的应用参考价值。  相似文献   

7.
本文引入振动加速度信号,与SCADA数据结合进行风电机组关键部件的状态监测及故障诊断。实验数据为某风电机组连续6个月SCADA数据,振动建模方法采用非线性状态估计技术,在风电机组故障高发部位——齿轮箱、发电机、主轴承等处加装振动加速度传感器,通过对各部位振动特性的分析,分别建立相应部位的振动模型进行故障监测与诊断,并验证其可行性。研究表明,利用非线性估计的方法建立风电机组关键部位的振动预测模型简单有效,预测精度高,为后续风电机组振动分析提供了新的思路。  相似文献   

8.
以1.5 MW国产风电机组齿轮箱为研究对象,基于风电齿轮箱的无故障数据,在威布尔分布场合下,应用Bayes方法和最优置信限法对其进行可靠性分析.在配分布曲线的思想下,应用Bayes方法结合加权最小二乘法建立风电齿轮箱可靠度模型;引入保守估计的经典估计方法,结合Bayes方法得出的结论,给出风电齿轮箱寿命分布函数形状参数的估计范围,将此范围应用于最优置信限法,求出风电齿轮箱可靠度在置信水平为1-α下的最优置信下限,并验证此估计范围的合理性;最后分别应用Bayes方法和最优置信限法对风电机组齿轮箱可靠度进行预测,得出此型号风电齿轮箱无故障运行9a的可靠度约为45%,运行10a的可靠度约为30%.  相似文献   

9.
将小波降噪和经验模态分解相结合,提出一种风电机组齿轮箱故障诊断的方法。先对齿轮故障振动信号进行小波降噪预处理,再进行经验模态分解,对包含故障特征的固有模态函数用Hilbert变换得到包络谱,通过对包络信号做功率谱分析,提取故障特征频率,与未降噪信号处理的结果进行比较,降噪后诊断效果明显。  相似文献   

10.
风电齿轮箱是风电机组中的关键部件和失效率较高的部件之一.为准确描述风电齿轮箱的输入转矩,针对目前被广泛应用的风电齿轮箱输入转矩计算方法的不足,以1.5 MW风电齿轮箱为例,通过对风电场实测数据进行统计分析,得到风电齿轮箱实际输入转矩.将其与理论计算方法得到的输入转矩相对比,提出修正系数,并分析修正系数和风速之间的关系,从而对被广泛应用的理论输入转矩计算公式进行修正.经过修正得到的风电齿轮箱输入转矩计算公式能更准确地描述风电齿轮箱的实际运行工况.  相似文献   

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