《风电机组振动监测、故障诊断与寿命预测》滕伟 柳亦兵 丁显 著 | PDF下载|ePub下载

第1章绪论1
1��1风能产业与特点概述1
1��1��1风能产业发展概述1
1��1��2风电机组故障诊断与寿命预测的
意义3
1��2风电机组状态监测技术4
1��2��1振动监测技术5
1��2��2油液监测技术6
1��2��3无损检测技术7
1��2��4不平衡状态监测技术8
1��2��5基于模态分析的状态监测技术8
1��3风电机组传动链故障诊断方法9
1��3��1风电齿轮箱故障动力学模型9
1��3��2变转速工况下故障特征提取10
1��3��3故障信息增强方法11
1��3��4智能故障诊断方法12
1��3��5风电机组关键部件寿命预测
方法12
1��4风电机组振动诊断与预测技术难点13
1��5风电机组监测、诊断技术发展的
关键14
第2章风电机组结构及运行控制16
2��1风电机组总体结构16
2��2双馈机组传动链结构18
2��3直驱机组结构20
2��4半直驱机组结构21
2��5风电机组运行控制原理21
2��5��1风力发电的空气动力学模型21
2��5��2风电机组的控制技术27
第3章风电机组振动监测基础36
3��1风电机组传动链失效原因36
3��1��1交变载荷引起的疲劳损伤37
3��1��2过载引起的损伤37
3��1��3维护不当引起的故障39
3��2齿轮、轴承故障状态下的振动机理40
3��2��1齿轮故障振动调制机理40
3��2��2轴承故障振动调制机理41
3��3风电齿轮箱故障特征频率42
3��3��1一级行星 两级平行结构齿轮箱
特征频率42
3��3��2二级行星 一级平行结构齿轮箱
特征频率43
3��3��3行星级各齿轮故障特征频率44
3��3��4定轴轴承故障特征频率45
3��3��5行星轴承故障特征频率45
3��4风电机组传动链振动监测系统46
3��4��1在线振动监测系统46
3��4��2离线振动监测系统49
3��4��3振动采样频率的确定50
3��5风电机组传动链振动评价标准50
3��5��1风电检测认证及振动测试标准50
3��5��2风电机组振动评价标准51
第4章风电机组传动链故障特征
提取53
4��1振动信号基本分析方法53
4��1��1时域分析53
4��1��2频域分析53
4��1��3包络解调分析54
4��1��4倒频谱分析54
4��2行星部件故障特征提取55
4��2��1行星轮系局部故障56
4��2��2行星轮系分布式故障57
4��2��3行星轴承故障73
4��3风电齿轮箱典型故障特征提取73
4��3��1中间轴小齿轮崩齿故障73
4��3��2高速轴齿轮故障74
4��3��3齿轮、轴承复合故障75
4��4发电机轴承故障特征描述与提取84
4��4��1轴承润滑不良84
4��4��2轴承电腐蚀故障85
4��4��3轴承打滑跑圈故障87
4��4��4发电机轴承保持架故障87
4��4��5电磁振动下发电机轴承故障88
4��5自适应故障特征提取97
4��5��1自适应特征提取方法98
4��5��2基于经验模态分解的齿轮故障
特征提取102
4��5��3基于经验小波变换的轴承故障
特征提取109
4��6风轮不平衡故障特征提取112
第5章风电机组群智能故障诊断116
5��1智能故障诊断基础116
5��1��1有监督学习的模式识别原理116
5��1��2无监督学习的模式识别原理119
5��1��3两种模式识别方法的比较120
5��2基于自适应共振神经网络的风电机组
趋势分析120
5��2��1ART��2神经网络结构120
5��2��2ART��2神经网络学习算法121
5��2��3基于ART��2神经网络的发电机
轴承健康趋势分析124
5��3结合ART��2神经网络和C�簿�值聚类的
机组群智能诊断128
5��3��1ART��2神经网络算法存在的
问题128
5��3��2C�簿�值聚类算法129
5��3��3结合ART��2神经网络和C�簿�值
聚类的分类算法129
5��3��4风电机组设备群故障诊断130
5��4基于模糊核聚类的风电机组故障
诊断133
5��4��1模糊核聚类算法133
5��4��2优化模糊核聚类算法137
5��4��3基于模糊核聚类算法的故障
诊断139
5��4��4风电机组故障诊断案例142
第6章风电机组轴承剩余使用寿命
预测146
6��1风电机组轴承剩余使用寿命预测基本
概念146
6��2基于神经网络滚动更新的风电齿轮箱
轴承剩余使用寿命预测147
6��2��1短期趋势预测的神经网络148
6��2��2剩余使用寿命预测流程148
6��2��3案例分析149
6��3基于改进无迹粒子滤波的发电机轴承
剩余使用寿命预测156
6��3��1贝叶斯滤波156
6��3��2剩余使用寿命预测流程160
6��3��3案例分析160
6��4基于特征融合与自约束状态空间估计的
轴承剩余使用寿命预测166
6��4��1轴承健康指标构建166
6��4��2自约束状态空间估计器169
6��4��3案例分析172
参考文献182