基于隱馬爾科夫模型的風(fēng)電機組齒輪箱故障診斷研究.pdf

1、隨著科技的進步，大型機械設(shè)備如風(fēng)力發(fā)電機組等在動態(tài)運行過程中存在的問題日益引起人們的關(guān)注。機械設(shè)備突發(fā)性故障，增加了維修負(fù)擔(dān)和生產(chǎn)成本，導(dǎo)致生產(chǎn)效率降低，直接影響到企業(yè)的經(jīng)濟效益。風(fēng)力發(fā)電行業(yè)作為風(fēng)險度較高的行業(yè)，必須對其關(guān)鍵設(shè)備采取有效的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷措施，保證風(fēng)電機組的安全運行。因為齒輪箱故障對風(fēng)力發(fā)電機組影響最大，本文主要研究對風(fēng)電機組齒輪箱的故障診斷方法。以振動信號分析為基礎(chǔ)，應(yīng)用故障診斷技術(shù)在風(fēng)電機組運行的動態(tài)的環(huán)境中，對

2、齒輪箱的運行狀態(tài)進行觀測、建模、評估。通過結(jié)合診斷技術(shù)在線監(jiān)測，能夠及時發(fā)現(xiàn)齒輪箱在早期的故障跡象，以便盡早采取措施維護或更換，避免造成更大的損失。
　　齒輪箱故障是影響風(fēng)電機組安全運行的重要問題，采取一定方法識別并診斷齒輪箱的運行狀態(tài)對設(shè)備的安全生產(chǎn)運行有重大意義。傳統(tǒng)的故障診斷方法準(zhǔn)確度和可靠性較低，越來越多的智能診斷方法被引入故障診斷領(lǐng)域。本文研究方法就是應(yīng)用隱馬爾科夫模型識別風(fēng)電機組齒輪箱故障模式，具體分為三部分內(nèi)容:1）