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1.
机械系统的动态特性是反映设备运行的重要指标,掌握机械系统的动态参数对于操作人员有着很大的指导意义。系统的动态参数识别经常采用理论模态分析和实验模态分析方法,它们对于机械设备的设计和故障分析具有非常重要的意义。但是,这两种方法分别存在着复杂的数学分析和难以模拟实际机械系统的工作状况的缺陷。本文提出应用时间序列分析方法来识别机械系统的动态参数,正是为了克服前两种分析方法的不足,可以在既不需要太复杂的数学理论知识和设备的具体物理结构信息,也不需要在了解设备的工作激励的情况下,仅仅利用测量获得的响应,就可以计算出机械设备的动态参数,应用实例通过对水轮机叶片振动信号建立ARMA模型,然后利用模型与系统动态参数的关系,可以获得叶片的各阶模态固有频率和阻尼比〔3〕。 相似文献
2.
3.
分析了旋转机械状态监测与故障诊断研究的重要意义。提出了一种由状态监测与故障诊断理论和方法、状态监测与故障诊断关键技术、状态监测与故障诊断系统、状态监测与故障诊断工程应用四个方面相互支撑的旋转机械状态监测与诊断研究的体系架构,给出了一个超超临界汽轮发电机组状态监测与故障诊断系统研究的实例。分别综述了大型旋转机械状态监测与故障诊断的理论和方法、关键技术、应用系统研究及其工程应用的进展,提出了对于旋转机械状态监测与诊断研究的思考与建议。 相似文献
4.
5.
基于运行数据的风力发电机组功率特性分析 总被引:3,自引:2,他引:1
针对实际1.5MW风电机组.通过获取反映机组运行性能的实测风速、功率等数据,采用Bin方法对数据进行处理后,获得风电机组的功率曲线,并将其推广到机组风能利用曲线的提取。通过计算得到了2台机组的实际运行功率曲线、风能利用曲线及其标准差值.对风电机组的运行性能进行了对比分析和评估。 相似文献
6.
风速特性是风电机组设计和运行的重要影响因素。利用几种经典和现代非线性信号分析方法对风电机组上实测风速数据的非线性特性进行分析研究。通过均值、方差和偏度等特征值的非对称性和突变特性判断风速长时间序列的非平稳特征,对风速序列的概率分布计算反映风速的非高斯性,利用对数功率谱和频率之间的拟合关系确定风速的非平稳特性,进一步采用双相干谱分析和希尔伯特-黄变换等现代信号分析方法对风速数据是非高斯性和非平稳性进行了分析和验证。 相似文献
7.
电腐蚀故障是风电机组发电机轴承的常见故障模式,电腐蚀故障通常分布在整个轴承滚道上,产生的振动响应信号中故障冲击特征往往不如局部故障明显,因此容易被忽视。针对电腐蚀故障振动信号的这种特点,采用一种最小熵解卷积方法对振动信号进行预处理,增强信号中的故障冲击成分。然后再应用包络谱分析方法提取故障特征信息,以提升故障诊断的效果。论述了最小熵解卷积方法的基本原理和实现流程,将该方法应用于一台实际风电机组发电机轴承的电腐蚀故障诊断中,通过对实测振动信号的分析处理,实现了电腐蚀故障的识别诊断,验证了最小熵解卷积方法对故障信息增强的使用效果。 相似文献
8.
9.
风力发电控制问题综述 总被引:19,自引:0,他引:19
论述风力发电机组在提高机组容量、改进功率调节方式、变速恒频运行、发电机和电力电子技术等方面的进展。由于风能的能量密度低,具有不稳定性和随机性,控制技术是大型风力发电机组安全高效运行的关键。分析大型风力发电机组的动态特性,如强非线性、运行工况的频繁随机切换、定桨距风轮空气动力学的不稳定性、有效风速的不可测性和干扰因素多等特点。机组控制系统的基本目标分为4个层次:保证可靠运行、获取最大能量、提供优质电力、延长机组寿命。基于线性化模型的控制方法对于风电系统并不适用,论述对风力发电机组具有较好控制性能的智能控制。该方法是研究风力机控制问题的重要途径之一。 相似文献
10.