基于多尺度线调频基稀疏信号分解的风力发电机组故障诊断研究

摘要

随着石化燃料不断减少与环境保护压力日益增大,风能的开发利用迅猛发展,风力发电机组的装机容量迅速增加。大型风力发电机组工作的自然环境恶劣,负载变化复杂,导致了其较高的故障率。研究风力发电机的状态监测与故障诊断技术,对于保障风力发电机的安全、稳定运行具有重要意义。
　　 大型风力发电机组的状态监测与故障诊断有两个主要特点:一是大型风力发电机组结构复杂、故障类型多,需要建立相应的状态监测与故障诊断系统模型;二是大型风力发电机组在变转速、变负载工况下工作,监测信号通常是频率呈曲线变化的非平稳信号。本文在国家高技术研究发展计划(863计划)项目“大型风力发电机组状态监控与故障诊断技术研究”(项目编号:2009AA04Z414)和国家自然科学基金项目“多尺度线调频基稀疏信号分解方法及其在机械故障诊断中的应用研究”(项目批准号:50875078)资助下,深入研究了大型风力发电机故障诊断技术,根据风力发电机组的结构和故障特点,建立了大型风力发电机组状态监测与故障诊断系统模型,针对现有信号处理方法时频聚集性不够,抗噪性不强,无法有效提取变转速工况下大型风力发电机组非平稳信号特征的问题,研究了基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法,并将其应用于变转速工况下风力发电机的齿轮和滚动轴承故障诊断。本文的主要研究工作有:
　　 (1)针对大型风力发电机组的结构和故障特点,建立了风力发电机组的状态监测与故障诊断系统模型,介绍了大型风力发电机组的故障诊断技术。
　　 (2)针对现有信号处理方法时频聚集性不够,抗噪性不强,无法有效提取变转速工况下大型风力发电机组非平稳信号特征的问题,研究了基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法,该方法具有较高的时频聚集性、分解的自适应性、表示的稀疏性和较强的抗噪能力,非常适合于非平稳信号的分析处理。
　　 (3)针对变转速工况下大型风力发电机组齿轮故障振动信号调制边频带难以识别的问题,提出了基于多尺度线调频基稀疏信号分解的阶比分析方法。该方法可以有效地提取齿轮的啮合分量与调制边频分量,从啮合分量的时频分布曲线得到瞬时转频估计,将非平稳的分量信号转变为平稳信号,进而清楚直观地判断齿轮故障。与传统的直接对齿轮箱故障振动信号进行阶比分析的方法比较,结果表明该方法抗噪性强,调制边频带识别效果好,且无需转速计。仿真算例与应用实例验证了该方法的有效性。
　　 (4)针对变转速工况下大型风力发电机组滚动轴承故障特征信息难以提取的问题,提出了一种基于多尺度线调频基稀疏信号分解的广义解调方法。该方法先采用基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法分解频率呈曲线变化的多分量信号,得到瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号及其相位函数,再基于获取的各分量信号的相位函数对原信号进行广义解调处理,从而将非平稳信号转化为平稳信号。当转速变化时,滚动轴承故障特征频率呈曲线变化,对滚动轴承故障振动信号进行基于多尺度线调频基的稀疏信号分解,提取包络信号分量,再对包络信号分量进行广义解调,根据广义解调后分量信号频率成分与转频的关系即可判断滚动轴承的故障部位和类型。仿真信号与轴承内外圈故障振动信号分析结果表明,该方法比传统的包络信号分析方法能更有效地提取滚动轴承故障振动信号特征。
　　 本文建立了大型风力发电机组的状态监测与故障诊断系统模型,研究了适合处理多分量非平稳信号的基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法,并在其基础上提出了基于多尺度线调频基稀疏信号分解的阶比分析方法和基于多尺度线调频基稀疏信号分解的广义解调方法,这些方法能有效应用于变转速工况下大型风力发电机组的齿轮和滚动轴承故障诊断。

目录

文摘

英文文摘

论文说明:图表目录

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 大型风力发电机组故障诊断技术研究现状

1.3 论文研究思路及内容安排

1.3.1 论文的研究思路

1.3.2 论文的内容安排

第2章 风力发电机组的故障诊断方法

2.1 大型风力发电机组的基本结构与工作原理

2.2 大型风力发电机组的常见故障

2.2.1 齿轮箱常见故障

2.2.2 其它常见故障

2.3 大型风力发电机组状态监测与故障诊断系统模型

2.4 大型风力发电机组故障诊断方法

2.4.1 时域信号处理技术

2.4.2 频域信号处理技术

2.4.3 时频联合域信号处理技术

2.5 本章小结

第3章 基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法

3.1 原子分解方法

3.2 基于多尺度线调频基的稀疏信号分解

3.2.1 多尺度线调频基函数库

3.2.2 最大投影系数求解与分解信号定义

3.2.3 动态时间支撑区连接算法

3.2.4 稀疏信号分解

3.3 多分量非平稳信号仿真分析

3.4 本章小结

第4章 基于多尺度线调频基稀疏信号分解的齿轮故障信号阶比分析

4.1 信号阶比分析

4.1.1 阶比的定义

4.1.2 等角度重采样阶比分析

4.1.3 仿真信号分析

4.2 基于多尺度线调频基稀疏信号分解的阶比分析

4.3 仿真信号分析

4.4 实测齿轮故障振动信号分析

4.5 本章小结

第5章 基于多尺度线调频基稀疏信号分解与广义解调的轴承故障诊断

5.1 广义解调

5.2 基于多尺度线调频基稀疏信号分解的广义解调

5.3 基于广义解调的滚动轴承故障诊断

5.4 仿真信号分析

5.5 实测轴承故障信号分析

5.6 本章小结

结论与展望

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间发表和录用的论文目录