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1绪论1

1.1 风电机组故障诊断基础1

1.1.1 风电机组故障诊断的重要性1

1.1.2 风电机组常见故障2

1.1.3 风电机组振动监测方法4

1.2 风电机组故障诊断技术的发展6

1.2.1 干扰噪声的消除7

1.2.2 特征提取技术7

1.2.3 故障诊断技术9

1.2.4 振动监测与故障诊断系统11

2风电机组传动系统常见故障12

2.1 传动系统主要结构12

2.1.1 风轮13

2.1.2 齿轮箱14

2.1.3 发电机15

2.1.4 机械刹车系统15

2.1.5 风电机组轴承16

2.2 齿轮箱特征频率计算16

2.2.1 第一级行星轮系17

2.2.2 第二级行星轮系19

2.2.3 第三级定轴传动19

2.3 齿轮典型故障分析20

2.3.1 齿形误差21

2.3.2 齿面磨损21

2.3.3 断齿故障22

2.3.4 齿面点蚀22

2.3.5 齿面胶合22

2.4 轴承常见故障分析23

2.5 低速和高速轴故障分析25

2.5.1 轴不平衡25

2.5.2 轴不对中25

2.5.3 轴弯曲26

2.6 监测测点的选取26

2.6.1 监测点选取原则26

2.6.2 监测点选取位置28

2.7 小结29

3风电机组振动信号的消噪方法30

3.1 小波消噪基础理论30

3.1.1 小波理论基础30

3.1.2 小波消噪基本原理34

3.1.3 传统小波消噪方法的不足37

3.2 自适应阈值小波消噪方法38

3.2.1 自适应阈值的确定38

3.2.2 算法的实现流程39

3.2.3 实验验证40

3.3 基于交叉验证法优化Morlet参数的消噪方法45

3.3.1 Morlet小波及其改进45

3.3.2 交叉验证法优化参数47

3.3.3 实验验证51

3.4 小结55

4风电机组振动故障的自项窗WVD故障诊断56

4.1 WVD及其交叉项问题56

4.1.1 WVD基础知识56

4.1.2 交叉项的抑制问题60

4.2 基于阈值ASTFT-WVD的故障诊断62

4.2.1 阈值ASTFT-WVD的提出62

4.2.2 实验验证64

4.3 SPWVD谱抑制交叉项的故障诊断67

4.3.1 SPWVD谱方法的提出67

4.3.2 实验验证68

4.4 基于自项窗WVD的故障诊断72

4.4.1 自项窗WVD方法72

4.4.2 实验验证73

4.5 三种方法的对比77

4.6 小结79

5风电机组振动故障的模糊高阶谱故障诊断80

5.1 高阶谱基本理论80

5.1.1 高阶矩及高阶累积量的定义80

5.1.2 高阶矩谱和高阶累积谱的定义82

5.1.3 双谱直接估计算法84

5.2 阈值化双谱特征提取85

5.2.1 双谱特征分析85

5.2.2 阈值化处理过程89

5.3 基于双谱特征的模糊故障诊断方法90

5.3.1 模式识别基本理论90

5.3.2 目标模板的构造92

5.3.3 最近邻模板分类器构造93

5.4 实例分析94

5.5 小结99

6基于ILMD和SVM的风电机组故障诊断100

6.1 LMD及其端点效应问题100

6.1.1 LMD基本算法流程100

6.1.2 LMD端点效应102

6.2 ILMD方法的提出104

6.2.1 ILMD算法基本原理104

6.2.2 仿真信号分析107

6.2.3 轴承故障特征提取115

6.3 基于ILMD和SVM的故障诊断120

6.3.1 SVM输入参数获取120

6.3.2 算法流程120

6.3.3 轴承故障分类121

6.4 小结124

7风电机组振动监测与故障诊断系统设计126

7.1 系统总体设计126

7.1.1 需求分析126

7.1.2 总体设计128

7.2 传感器的选择及安装130

7.2.1 传感器的选择130

7.2.2 传感器的安装131

7.3 采集系统的确定134

7.4 系统软件设计136

7.4.1 辅助功能模块138

7.4.2 信号预处理模块139

7.4.3 特征提取模块141

7.4.4 故障诊断模块142

7.5 应用实例145

7.6 小结149

参考文献150