风力机气动力不对称故障建模与仿真

风力机气动力不对称故障对风力发电机组的安全稳定运行有很大的影响,传统的基于振动的故障诊断方法需要在风力机上安装大量的传感器,成本较高,可靠性也较差。近年来,已有学者采用基于电信号的故障诊断方法对该故障进行了实验研究,但未对该诊断方法进行理论上解释。笔者研究了气动力不对称故障下的风力机的塔架振动和气动力的耦合规律,阐述了造成电功率波动的机理,指出电功率的波动来源于塔架的振动,建立了整个风力机组故障状态下的模型,仿真得到了故障条件下的塔架振动信号与电功率信号,对仿真得到的振动信号与电信号进行信号处理。结果显示其中均出现了叶轮旋转的一倍频分量,与德国ISET等实验研究的结果相符,对开发新的故障诊断算法具有重要意义。     

基于降噪重采样与LSTM网络的风力机断齿故障诊断

齿轮箱是风电机组传动链上的关键部件，若其发生断齿等故障，对风力机整体的运行有很大影响，维修不及时会导致损失增大，因此有必要对其进行健康状态监测。由于风力机具有工况不稳定、故障特征不明显、有效标签稀缺、风力机类别差异对分类结果影响大等问题，且常规方法预测精度低，分类模型难以有效推广。针对这些问题，本文提出了基于降噪重采样与LSTM网络的风力机断齿故障诊断方法，将单位周期内的样本点降噪处理后重采样到相同长度，输入到LSTM网络对处理后的数据进行分类，实现了较高精度的风力机断齿故障诊断。最后，通过某风场的实际数据验证了所提出方法的精确性和有效性。     

风力发电机叶轮故障识别方法

针对长期使用的风力发电机叶轮,提出一种故障识别方法.这一故障识别方法基于鱼群算法-蚁群优化算法混合改进策略,在谋求优势互补的基础上,对相关参数进行优化,并采用近邻函数准则.介绍了风力发电机叶轮故障识别方法的步骤,通过仿真试验,验证了这一方法的有效性.     

风力发电机齿轮箱故障诊断方法及信号仿真

针对风力发电机齿轮箱的故障,介绍常用的故障诊断方法,理论上分析齿轮箱故障振动信号的特征,并用MATLAB软件仿真其振动信号。对比正常运行与发生故障时的频域信号波形,并进行了一定的分析,为风力发电机齿轮箱的故障诊断提供了参考。     

风力发电机齿轮故障诊断仿真与模拟试验

为了探讨无传感器故障诊断方法在风力发电机传动系统故障中的感应机理,在SIMULINK环境下,建立了一个双馈风力发电机仿真模型,对风力发电机传动系统故障在发电机定子电流中的响应过程进行理论分析。研制专用的风力发电机组模拟试验台,进行传动系统的断齿故障模拟试验与验证。利用Hilbert变换的幅值和频率解调方法,分析仿真及模拟试验结果,表明定子电流主要反映传动系统的扭矩或速度波动特征,将其用于风力发电机传动系统齿轮断齿类故障的监测与诊断是可行的。     

加速度包络解调方法在风力发电机滚动轴承早期故障诊断应用研究

滚动轴承是大型异步风力发电机核心零部件,在很大程度决定了风力发电机组的服役质量。滚动轴承在整个传动系统中极易受到相关工况的影响出现异常磨损,最终导致发电机组故障。提出一种基于加速度包络解调方法的大型异步风力发电机滚动轴承早期故障诊断技术,分别在单轴承故障诊断试验台和某型号大型异步风力发电机中对轴承内圈滚道面上存在早期微弱损伤的滚动轴承进行试验,试验结果表明：加速度包络解调方法是一种能比功率谱更准确识别出大型风电轴承微弱的早期故障的有效方法。     

基于SDG模型的风力发电机故障诊断方法

基于符号有向图SDG(Signed Directed Graph)的故障诊断方法在化工、钢铁等大型工业系统中已广泛运用。针对传统的风力发电机组故障诊断方法诊断耗时长、诊断过程复杂等缺点,提出基于符号有向图(SDG)模型的风力发电机组故障诊断方法。研究风力发电机组结构,建立风力发电机组SDG模型。利用关联算法通过风力发电机组分布输入矩阵对候选故障源节点进行筛选、排序。案例诊断结果表明,该方法能及时有效地检测风力发电机组的故障,提高风力发电机组故障诊断的效率。     

基于领域对抗网络的轴承故障诊断方法研究

在使用传统机器学习方法进行机械设备故障诊断过程中,因运行工况复杂多变无法满足测试数据和训练数据的同分布,导致模型诊断性能不高。针对这一问题,提出了一种基于领域对抗网络的设备变工况故障诊断方法。在卷积神经网络基础上,建立了包含特征提取器、故障分类器以及领域判别器的诊断模型,对测试与训练样本进行了分析处理,通过最小化故障分类器损失和最大化领域判别器损失,实现了对机械设备的故障诊断过程;通过在轴承试验台上进行了故障诊断模拟实验,将该方法诊断结果与其他故障诊断方法结果进行了对比,验证了该诊断模型对故障的识别能力。研究结果表明:该方法取得了96%以上的平均诊断准确率,在诊断过程中具有不受训练样本和测试样本差异影响的效果。     

垂直轴阻力型风力机功率计算与Fluent数值模拟

以一小型风力机作实捌,运用2种方法分别计算垂直轴阻力型风力机的风能利用率。一种方法是通过对风力机叶片受力分析,利用风力和功率计算公式,借助Matlab工具计算;另一种方法是利用Fluent软件分析风力机在给定风速下的气动性能,仿真叶片气动流场流态,并计算叶轮的扭转力矩和风能利用系数等参数。比较2种方法的优缺点,有助于垂直轴风力机的设计研发。     

基于二次数据增强和深度卷积的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承是旋转机械的重要组成部件之一,及时准确地故障诊断在现代工业系统的可靠性和安全性中起着重要作用。然而现有故障诊断方法多是面向平衡数据集进行研究。针对实际工况下,正常样本丰富、故障样本少的类别失衡情形所导致的轴承故障诊断能力和泛化能力较差等问题,提出一种基于二次数据增强和深度卷积的故障诊断模型。该方法首先构造不同的数据集,研究类别不平衡情形对故障诊断性能的影响;其次,基于重采样方法将数据集重构为平衡数据集,并对其进行二次数据增强,提高样本点的利用率;然后,利用改进的深度一维卷积网络提取信号特征,对滚动轴承故障信息进行充分表征;最后结合集成学习投票分类思想进行故障分类与诊断。试验通过t-SNE及多种指标进行评估,同时与其他方法进行对比,结果表明,所提模型具有更高的诊断精度与诊断速度,鲁棒性与通用性较好,能够很好地适用于类不平衡情形下的滚动轴承故障诊断。     

GENERATOR VIBRATION FAULT DIAGNOSIS METHOD BASED ON ROTOR VIBRATION AND STATOR WINDING PARALLEL BRANCHES CIRCULATING CURRENT CHARACTERISTICS

Rotor vibration characteristics are first analyzed,which are that the rotor vibration of fundamental frequency will increase due to rotor winding inter-turn short circuit fault,air-gap dynamic eccentricity fault,or imbalance fault,and the vibration of the second frequency will increase when the air-gap static eccentricity fault occurs.Next,the characteristics of the stator winding parallel branches circulating current are analyzed,which are that the second harmonics circulating current will increase when the rotor winding inter-turn short circuit fault occurs,and the fundamental circulating current will increase when the air-gap eccentricity fault occurs,neither being strongly affected by the imbalance fault.Considering the differences of the rotor vibration and circulating current characteristics caused by different rotor faults,a method of generator vibration fault diagnosis,based on rotor vibration and circulating current characteristics,is developed.Finally,the rotor vibration and circulating current of a type SDF-9 generator is measured in the laboratory to verify the theoretical analysis presented above.     

基于优化分簇贝叶斯网的转子振动故障诊断

针对柴油发动机的充电发电机结构及振动的复杂性导致其转子振动故障具有多层次性、耦合性和随机性,以及故障信息不完整性等特点,提出了一种基于振动频谱分析和贝叶斯网络的转子振动故障诊断方法。该方法将故障源和故障现象根据专家经验数值化表示并离散化,运用改进的优化分簇算法,构建特定振动故障类型的贝叶斯诊断网络,利用贝叶斯网络推理算法诊断出故障概率分布,并利用具体的故障证据、设定值对该方法进行验证。仿真及实验结果表明,该方法能在故障信息不完整情况下,依据不完整证据信息更新各网络节点的概率状态,实现对不确定信息的推理和估计,得到较好的诊断结果,提高了转子振动故障的诊断准确度。     

发电机运行状态对定转子径向振动特性的影响分析

分析隐极同步发电机定转子径向振动随发电机运行状态的变化规律。首先通过分析不同运行状态时发电机电磁关系、电枢反应特性,以及正常运行时作用于定子的脉振电磁力特性和作用于转子的不平衡电磁力特性,分别得到定子径向倍频振动和转子径向工频振动在励磁电流一定时随发电机有功功率的变化特征,以及有功功率一定时随励磁电流的变化特征。实测了SDF-9型隐极同步发电机定转子振动信号,与理论分析结果基本吻合。另一方面也揭示基于振动特征诊断发电机故障时,必须考虑发电机的运行参数和运行状态,否则其诊断结果在实际应用中是不完整的。     

基于虚拟技术的发电机组故障诊断与在线监测

介绍了汽轮发电机组的具体故障形式以及转子的不同故障对应的转子轴心轨迹，分别计算了汽轮发电机组在3种不同状态下的关联雏数，开发了基于Lab VIEW的汽轮发电机组故障诊断与在线监测系统，综合利用频谱分析技术、小波分析技术以及分形理论，同时监测发电机转子轴心轨迹和轴承温度可提高发电机组故障诊断的命中率。     

基于混合编程的风力发电机组轴承故障诊断系统

为了保障风力发电机组的安全可靠运行,结合风力发电机组中轴承故障特性,研发了一套针对风力发电机组轴承的故障诊断软件。该软件利用Visual C++和Matlab混合编程实现,可以对风机轴承进行数据采集和故障诊断。根据诊断结果可以对机组工作状态做出判断,针对异常情况可以帮助工作人员查明故障原因,提前做好预警和维护计划,提高风力发电效益。最后在模拟实验台上采集了故障轴承的振动信号并用该软件进行了时频分析、解调分析和倒谱分析,分析结果与实际故障吻合良好。     

The conceptual design of grid-connected wind turbine based on speed regulating differential mechanism

In view of problems arising from the grid-connected wind turbine with the frequency converter, we propose a conceptual design of grid-connected wind turbine based on speed regulating differential mechanism (SRDM). The SRDM regulates its output speed and torque self-adaptively referring to wind rotor and makes the synchronous generator (SG) keep a constant speed to output electricity in steady frequency without the normal frequency converter and it has excellent low voltage ride through (LVRT). This paper offers the kinematics and dynamics analysis of the designed wind turbine and builds the SIMULINK model based on FAST (fatigue, aerodynamics, structures and turbulence) software. The simulation of speed, torque and power of wind rotor under average wind speed of 12 m/s and turbulence intensity of 20% can verify the feasibility of the designed wind turbine.     

变速恒频双馈风力发电机矢量控制研究

针对风力发电系统中恒速恒频控制低风能利用率的问题,对双馈异步发电机构成的变速恒频风力发电系统,采用在定子磁链定向矢量控制基础上的参数自整定模糊PI控制方法,实现了发电机转子励磁电流在风机变速时的快速跟随,使发电机网侧输出频率保持恒定。仿真结果表明,系统具有良好的动态性能。     

Fault diagnosis of complex system based on nonlinear frequency spectrum fusion

A novel fault detection and diagnosis approach is proposed for nonlinear complex systems by combining nonlinear frequency spectrum characteristics and evidence theory. In order to overcome the problem of calculated amount expansion of generalized frequency response functions, single-dimensional nonlinear output frequency response functions are used to obtain nonlinear frequency spectrum, from which, features of nonlinear frequency spectrum are extracted. The fault diagnosis model of multiple faults is given based on evidence theory. The mass functions of evidences are obtained according to the similarity among different modes. In order to solve the problem of evidence fusion in the situation of evidence confliction, a dynamic parameter conflicting evidence combination method is proposed based on the average credibility. Fault diagnosis of the transmission system of numerical control machine tool is studied through nonlinear frequency spectrum. Simulations indicate that the proposed approach has simple calculation and high recognition rate for faults.     

小波分析技术在汽轮机故障诊断中的应用研究

本文就小波分析技术在汽轮机故障诊断应用中的故障特征提取问题进行了深入研究，提出了基于小波能量分布的故障特征提取方法，并在转子试验台上进行了验证。实践检验证明，该实现方法能够满足汽轮机振动信号分析的需要，是一种灵活有效的特征提取方法。