第1章绪论
1.1课题研宄背景
第一次世界石油危机的爆发使人们的能源危机意识越来越强,各国针对日趋紧张的能源现状相继制定相关法律,以便达到促进可再生清洁能源的发展从而替代高污染不可再生资源。从目前世界可再生能源的发展利用趋势看,太阳能、风能和核能及生物质能的发展较为迅速,产业前景最好。风力发电的发电技术成本在可再生能源发电中最接近常规能源,因此风能产业成为可再生能源产业化最快的清洁能源。相比于其它可再生能源,风能具有突出优势:风是一种永不枯竭的资源,其能量大大超过地球上水流的能量,也大于固体燃料和液体燃料能量的总和;在各种能源中,风能的利用相对比较简单,它不需要像化石燃料一样从地下采掘出来也不需要像水能源一样建造大规等设施,更不需要像核能源一样需要昂贵的装置和防护设备;风能是一种可再生清洁能源,不会产生任何污染,它具有比核能更安全且没有原材料压力的优势;相比于太阳能和生物质能具有成本优势以及可大规模并网发电的优势,目前太阳能发电成本大约是风电的6-10倍、生物智能发电的7-12倍,更是火电的11-18倍,高昂的成本致使太阳能发电投入大规模并网发电还为时尚早,而生物质能发电成本同样高昂且生物质资源高度分散无法像风资源一样就地取材。进入21世纪,可再生能源在全球范围取得长足的发展,尤其是风能的发展最为迅速,并成为继传统化石化工燃料之后的核心能源,近几年风电依然保持高速发展的态势,全球风电装机总量截至2011年底已达到238,000MW之高。
1.1.1我国风力发电现状
我国具有丰富的风资源,风力发电事业也一直维持高速发展。图1.1向我们展示了从2001年到2011年间我国每年新增和累计风电装机总量的变化,2011年我国除港、澳、台地区以外,新增风电机组11409台,新增风电装机容量17.63GW,累计安装风电机组45894台,装机容量62364.2MW,继续维持全球风电装机容量第一的位置,年增长39.4%,在历经多年持续高速增长后,我国风电市场正逐步进入稳健发展期。图1.2向我们详细展示了 2006年至2011年间我国各地区风电装机总量的变化趋势,截至2011年年底,我国拥有了自己的风电场的省高达30个,在此之中风电累计装机超过1GW的省份超过10个,超过2GW的省份有9个。内蒙古自治区依然是我国风力发展的领头羊,其累计装机容量17.59GW,而紧随其后的河北、甘肃和辽宁三省的累计装机容量也都超过了5GW。..............
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第2章风力发电机的常见故障分析与诊断方法
2.1引言
无论何种类型的风电机都将架设在离地70米以上的高空中,受天气等因素的影响极大,工作环境十分恶劣,机组受力情况因多种因素影响而变得异常复杂。伴随环境实际风况的变化风电机组桨叶的转速也会变化,而现实风场中风况的变换具有多样性,因此风电机组桨叶的工作风速可在2rii/s到30in/s之间变换,对于近海或是海上风机在遭遇台风时,最高工作风速甚至能够达到50m/s以上。风电机组在实际工作过程中受到的实时风速是不断变化的,且常受各种环境因素影响,当风速突变时,风轮和奖叶就会遭受短暂而频繁的载荷冲击,这种时变载荷同样会传递给传动链上的每一个部件,并通过部件间的刚性连接机构给风机部件的工作寿命造成巨大影响。
在风电机组实际运行期间,由于受时变冲击载荷的不断作用影响,风能吸收部件轮毂和叶片以及与轮毂刚性连接驱动链上的部件一一主轴、齿轮箱、高速轴和发电机很容易出现故障,这些部件一旦出现故障,便会造成风电机组停机,进而造成大量发电量和经济上的损失,同时故障频发也增加了设备的维护成本。因而对风机发电机常见故障的产生原理、故障常发的部件分布及故障诊断方法的研究是十分有必要的。
2.2风力发电机常见故障情况分析
国内外多家研究机构与组织对风力发电机组进行了长期的追踪统计,通过对这些统计数据的分析,可以不仅仅找出风力发电机故障的高发部件,更可以找出对风机运行影响最大的部件,明确哪些部件是故障高发又会造成机组长时间停机运行,对风电机组发电量的影响最大,导致重大经济损失。以下是国内外针对风电机组在实际运行中出现的各类情况的数据统计情况与分析。
2.2.1西班牙EHN公司数据
在近十年里,由西班牙纳瓦拉能源水电集团(EHN)公司负责运维的风力发电机组总数超过2,700台,这些风电机组被安装在EHN公司或第三方所有的69个风场中。EHN公司从2001年至2003年间对风电机组主要部件故障发生比例统计数据。
2.2.2 KTH学院RCAM研宄数据
瑞典皇家理工学院(KTH)的可靠性评估管理中心(RACM)对瑞典、芬兰、德国共2151台风力发电机组的故障情况进行了统计,统计结果如表2.2所示,数据的来源遵循以下三个原则:(1)数据是可比较的;(2)数据来自相同或者相近的时间范围内;(3)数据是可靠的;.............
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第3章支持向量机改进算法及其在齿轮箱故障诊断中的应用..........23
3.1引言...........................................................................................23
3.2支持向量机研究方向..........................................................24
3.3支持向量机理论................................................................24
3.3.1最优超平面及其推广........................................................25
3.3.2核函数.............................................................................27
3.4直觉模糊支持向量机........................................................29
3.4.1直觉模糊支持向量机分类算法.....................................29
3.4.2改进直觉模糊支持向量机算法.....................................30
3.4.3改进算法性能仿真实验................................................................33
3.5改进直觉模糊支持向量机多分类算法研究....................................34
3.5.1改进直觉模糊支持向量机多类分类算法及故障诊断模型构建....35
第4章风力发电机在线监测与故障诊断系统设计...............................37
4.1系统架构概述 ..............................................................................37
4.2实验平台 ..................................................................................38
4.3数据釆集单元设计.....................................................................39
4.3.1传感器的选择........................................................................40
4.3.2传感器的安装分布..................................................................40
4.3.3数据采集处理.........................................................................41
4.4状态监测单元设计.....................................................................42
4.5故障诊断单元的设计................................................................46
4.5.1常见故障特征参数指标提取方法.........................................46
4.5.2改进直觉模糊支持向量机算法在故障诊断中的应用...........48
4.6通信模块设计.........................................................................49
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总结
自第一次世界石油危机开始,人们不断寻找新能源来应对未来不开再生能源枯竭问题,而作为可再生清洁能源的风能自然成了人们不断开发利用的对象,如今风电在全球范围内连续多年维持高速发展态势,在未来的几年里将依然保持下去。本文主要研究针对风力发电机组的状态监测和故障诊断问题,重点研宄针对风力发电机组齿轮箱的振动监测和故障诊断问题。
文章开始是对近些年风电在全球范围内的发展做了总结归纳,并对风电在未来几年的发展趋势做了分析。接着阐述了国内外针对风电高速发展背景下暴漏出来的有关风机故障诊断研宄的现状与研宄趋势,明确了研宄背景和意义,顺带交代了一下本文的一些工作和文章结构。后面的章节通过对全球范围内风力发电机故障统计数据对风机故障做了深刻研宄,尤其是对风力发电机齿轮箱的常见故障及监测和诊断方法做了详解讲解,并在后续章节中提出了改进直觉模糊支持向量机算法用于风力发电机齿轮箱故障诊断中。文章的最后探讨了有关风力发电机状态监测和故障诊断系统的构建问题,提出一种开放式系统架构,简单易行,并结合小型风力发电机模拟实验装置和齿轮箱故障诊断实验装置详细讲解了系统各个单元的实现细节。本文主要完成了以下工作:
(1)改进直觉模糊支持向量机算法
本文深度剖析了支持向量机算法的机理、优点与不足,并对支持向量机算法的研究热点和方向做了归纳。本文提出一种改进直觉模糊支持向量机算法,算法通过预提取含有支持向量样本的方式提高算执行效率,同时提高了算法对于大样本的处理能力;改进算法通过新的模糊隶属度和直觉系数确定方法提高了算法解决分类问题时的分类精度。最后通过UCI标准数据集仿真实验的结果证实改进算法是确实有效地。.........
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