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时间:2019-03-16
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1、图书分类号TP206+.3密级非密注1UDC621硕士学位论文基于DSP的风电增速箱故障诊断系统的研究刘春林指导教师(姓名、职称)潘宏侠教授申请学位级别工学硕士专业名称机械设计及理论论文提交日期2015年4月7日论文答辩日期2015年5月24日学位授予日期年月日论文评阅人庞新宇闫宏伟答辩委员会主席孙桓五2015年5月24日注1:注明《国际十进分类法UDC》的分类基于DSP的风电增速箱故障诊断系统的研究摘要风能作为一种绿色的清洁能源,已成为世界各国对新能源研究的热点,因此对风力发电技术的研究也受到越来越多的重视。由于风电机组的增速箱工作环境的特殊性,而且增速
2、箱是风力发电机组中最关键的机械传动部件,因此风电机组增速箱的状态监测与故障诊断技术的研究,对整个风电机组的良好运行起着极为重要作用。本文以风电机组增速箱为研究对象,对增速箱的结构和故障特点进行了探讨,研究了增速箱故障的简易诊断方法和精密诊断方法等振动信号的处理技术。为了验证该方法的有效性,对实验室齿轮箱实验平台的不同故障类型振动信号进行分析和处理。设计了基于DSP的风电增速箱自动故障诊断系统,对采集的风电增速箱的数据进行了信号分析处理,验证该系统的有效性。本论文的工作内容如下:分析了增速箱故障简易诊断算法——时域分析法。通过对实验室齿轮箱故障模拟实验平台数
3、据的处理和分析,找出能明显区分不同故障类型的时域特征参数。同时,为后续的自动故障诊断技术提取特征参量提供基础。研究了滤波算法和小波包分解相互结合的增速箱故障精密诊断算法。通过对模拟实验平台数据的分析,表明该诊断方法不仅能有效地消除外界噪声的干扰,而且能准确的找到故障特征频率和断定故障类型。研究了基于DSP的增速箱自动故障诊断系统的硬件模块和软件设计。对DSP各模块的硬件电路、信号处理算法和BP神经网络分类算法在DSP上的实现、各模块功能的实现和组态软件与DSP的数据通讯等问题进行了分析和研究,成功构建了基于DSP的增速箱故障自动诊断系统。关键词:增速箱,信
4、号处理,DSP,故障诊断ResearchonFaultDiagnosisSystemofWindPowerGearboxBasedonDSPAbstractWindenergyisakindofgreenandcleanenergy,andithasbecomethefocusintheworldofthenewenergyresearch.Sotheresearchonwindpowergenerationtechnologyhasattractedmoreandmoreattention.Becauseoftheparticularityofworke
5、nvironmentofwindturbinegearbox,andthegearboxisthekeycomponentsofthemechanicaldriveinwindturbine.Therefore,tostudytheconditionmonitoringandfaultdiagnosistechnologyofthegearboxofwindturbineplaysanextremelyimportantroletothegoodoperationofthewindturbine.Inthispaper,usingthewindturbin
6、egearboxastheresearchobject,thestructureandfaultcharacteristicsofthegearboxisdiscussed.Theprocessingtechniqueofvibrationsignalaboutthegearboxsimplediagnosticmethodandprecisediagnosismethodisresearched.Inordertoverifythevalidityofthemethods,thepaperanalyzesandprocessesvibrationsign
7、alofvarioustypesoffaultinthelaboratorygearboxexperimentplatform.TheautomaticfaultdiagnosissystemofwindpowergearboxbasedonDSPisdesigned.Analyzingandprocessingthecollecteddataofthewindpowergearboxanddiagnosingthefaulttypeverifiestheeffectivenessofthesystem.Thecontentsofthepaperareas
8、follows:Thepaperanalyzessimpledia
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