考慮運(yùn)行工況和信息簡化的風(fēng)機(jī)傳動(dòng)鏈狀態(tài)監(jiān)測方法研究
在人類面臨能源危機(jī)和環(huán)境污染雙重挑戰(zhàn)的今天,風(fēng)能作為一種可再生的清潔能源具有巨大的環(huán)保效益和商業(yè)潛力。隨著各國對風(fēng)能利用的重視和風(fēng)力發(fā)電技術(shù)的提高,風(fēng)電在電力市場中的占有比例不斷上升,風(fēng)電機(jī)組單機(jī)
2.3 結(jié)果驗(yàn)證
分別計(jì)算第5通道正常數(shù)據(jù)(有功功率非0)和故障數(shù)據(jù)(齒輪箱軸承磨損)的峰值、平均幅值等24個(gè)指標(biāo),并進(jìn)行PCA降維,得到生成的主成分,分別比較幾個(gè)轉(zhuǎn)速范圍下正常數(shù)據(jù)和故障數(shù)據(jù)的主成分分布情況,如圖所示:

圖2-4 1000-1200rpm主成分比較圖

圖2-5 1200-1500rpm主成分比較圖

圖2-6 1500+rpm主成分比較圖
由圖2-4到圖2-6可以看出,在三個(gè)轉(zhuǎn)速范圍,故障數(shù)據(jù)的PCA降維結(jié)果與正常數(shù)據(jù)降維結(jié)果的分布有很大的差別,故障數(shù)據(jù)降維后的散點(diǎn)都落在分布圓外,可以實(shí)現(xiàn)正常數(shù)據(jù)與故障數(shù)據(jù)的分類。因此,結(jié)合PCA降維技術(shù),考慮風(fēng)電運(yùn)行工況,對風(fēng)電振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,獲得散點(diǎn)分布圓,可以有效的實(shí)現(xiàn)風(fēng)電設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷。
3 結(jié)束語
本文針對風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷過程的數(shù)據(jù)指標(biāo)多,風(fēng)機(jī)運(yùn)行工況復(fù)雜的問題,基于真實(shí)風(fēng)電傳動(dòng)鏈數(shù)據(jù),進(jìn)行了時(shí)域指標(biāo)融合分析研究,提出了一種考慮風(fēng)電運(yùn)行工況(風(fēng)速和有功功率)的有效狀態(tài)監(jiān)測方法;方法結(jié)合振動(dòng)數(shù)據(jù)的時(shí)域、頻域指標(biāo),并對指標(biāo)進(jìn)行PCA降維,在考慮運(yùn)行工況的情況下繪制散點(diǎn)分布閾值圓,從而實(shí)現(xiàn)對風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)的描述和故障診斷。
參考文獻(xiàn):
[1]DimitriosKoulocheris, GeorgiosGyparakis, AndoniosStathis. Vibration Signals and Condition Monitoring for Wind Turbines. Scientific Research Publishing Journal, 2013, Vol.05 (12):948-955.
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[3] 楊濱源, 王玉, 王小康.基于振動(dòng)信號分析的風(fēng)電機(jī)組故障診斷研究[J].第十三屆全國風(fēng)能應(yīng)用技術(shù)年會, 2016.

責(zé)任編輯:lixin
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