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文檔簡介
1、我國風(fēng)力發(fā)電近年來發(fā)展十分迅速,但高額的運行維修成本一直是影響風(fēng)電場經(jīng)濟性的重要因素之一。軸承作為風(fēng)電機組的關(guān)鍵部件,由于承受復(fù)雜的載荷和處于特殊的工作環(huán)境中,是導(dǎo)致風(fēng)電機組故障停機的主要來源。因此,本文對風(fēng)電機組軸承的故障診斷方法進行研究,以便能夠及時準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)軸承的早期故障,并通過采取有效措施來避免可能發(fā)生的重大事故,降低風(fēng)電場的運行維修成本,增強機組的運行可靠性。
本文針對風(fēng)電機組的振動監(jiān)測數(shù)據(jù),提出了兩種基于振動信號的風(fēng)
2、電機組軸承故障診斷算法:(1)提出一種基于變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和Teager能量算子(Teager Energy Operator,TEO)的風(fēng)電機組軸承故障診斷方法,即VMD-TEO方法。該方法首先利用變分模態(tài)分解方法對風(fēng)機振動信號進行處理,分解得到若干本征模態(tài)函數(shù)分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。然后利用峭度指標(biāo)篩選出敏感 IMF并計算其
3、Teager能量算子輸出,增強信號中由故障引起的沖擊成分。最后對Teager能量算子輸出進行傅里葉變換,獲得敏感IMF的Teager能量譜,來提取故障特征頻率從而進行故障診斷。(2)提出了一種基于階次分析的風(fēng)電機組故障診斷方法,該方法是對第一種方法的深化和擴展,考慮了風(fēng)電機組的轉(zhuǎn)速變化對軸承故障診斷的影響。該方法首先采用階次分析技術(shù)對風(fēng)電機組變轉(zhuǎn)速工況下的振動信號進行角域重采樣,將時域內(nèi)的非平穩(wěn)振動信號轉(zhuǎn)換成角域內(nèi)的平穩(wěn)信號,再利用VM
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