风力发电机组早期故障诊断.pdf

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1、设备设计／诊断维修／再制造现代制造工程（ＭｏｄｅｒｎＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ）２０１５年第３期倡风力发电机组早期故障诊断张晓东，许宝杰，吴国新，左云波（北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室，北京１００１９２）摘要：随着风力发电行业的快速发展，风力发电机组装机数量迅猛增加。然而恶劣的工作环境导致风力发电机组故障率较高。通过故障诊断技术及时发现设备存在的故障，进而确保发电机组安全可靠运行，是降低事故的有效途径。提出一种风力发电机组早期故障诊断的方法，通过对风力发电设备运行状态进行实时监测并进行趋势预测

2、，及时发现运行过程中存在的故障隐患，并利用信号处理方法ＥＥＭＤ对故障信号进行分析处理，提取故障特征信息，进而诊断故障发生的原因和部位等情况，最后综合评价决策釆取适当的应对措施，并通过实验验证了该方法的有效性。关键词：早期故障诊断；ＢＰ神经网络趋势预测；总体经验模式分解中图分类号：ＴＰ２０６．３；ＴＮ９１１．６文献标志码：Ａ文章编号：１６７１—３１３３（２０１５）０３—０１２６—０６TheearlyfaultdiagnosisofwindturbineＺｈａｎｇＸｉａｏｄｏｎｇ，ＸｕＢａｏｊｉｅ，ＷｕＧｕｏｘｉｎ，ＺｕｏＹｕｎ

3、ｂｏ（ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭｏｄｅｒｎＭｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ＆ＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１９２，Ｃｈｉｎａ）Abstract：Ｗｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｔｈｅｗｉｎｄｐｏｗｅｒｉｎｄｕｓｔｒｙ，ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｓｉｓａｌｓｏｒａｐｉｄｌｙｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ．Ｈｏｗｅｖ-ｅｒ，ｐｏｏｒｗｏｒｋｉｎｇｃ

4、ｏｎｄｉｔｉｏｎｓｌｅｄｔｏａｈｉｇｈｆａｉｌｕｒｅｒａｔｅｏｆｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｓｂｙｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｔｏｄｅｔｅｃｔｔｈｅｐｒｅｓｅｎｃｅｏｆｅｑｕｉｐ-ｍｅｎｔｆａｉｌｕｒｅ，ｔｈｅｒｅｂｙｔｏｅｎｓｕｒｅｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｓｒｕｎｓａｆｅｌｙａｎｄｓｅｃｕｒｅｌｙ，ｗｈｉｃｈｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｗａｙｔｏｒｅｄｕｃｅａｃｃｉｄｅｎｔｓ．Ｉｔｐｒｅｓｅｎｔｓａｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｅａｒｌｙｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｒｏｕｇｈｒｅａｌ-ｔｉｍｅｍｏｎｉｔ

5、ｏｒｉｎｇｏｆｒｕｎｎｉｎｇｓｔａｔｕｓｏｆｔｈｅｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅａｎｄｔｒｅｎｄｆｏｒｅｃａｓ-ｔｉｎｇ，ｈｉｄｄｅｎｆａｕｌｔｓａｒｅｔｉｍｅｌｙｄｅｔｅｃｔｅｄｏｆｔｈｅｐｒｅｓｅｎｃｅｏｆｆａｕｌｔｓｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆｏｐｅｒａｔｉｏｎ．ＡｎｄｕｓｉｎｇＥｎｓｅｍｂｌｅＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｏｄｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＥＥＭＤ）ｆａｕｌｔｓｉｇｎａｌａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｔｏｅｘｔｒａｃｔｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅｄｉａｇ

6、ｎｏｓｅｄｔｈｅｃａｕｓｅａｎｄｌｏｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆａｕｌｔ，ｆｉｎａｌｌｙｔｈｅａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅｍｅａｓｕｒｅｓａｒｅｔａｋｅｎ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ．Keywords：ｅａｒｌｙｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ＢＰｎｅｔｗｏｒｋｔｒｅｎｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ；ＥｎｓｅｍｂｌｅＥｍｐｉｒｉｃａｌＭｏｄｅＤｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ（ＥＥＭＤ）的重要方法和手段———机械设备故障诊断技术就变０引言得格外重要。随着传统化石燃料储量的日渐枯竭及化石燃料风

7、力发电设备在发生故障之前通常会有一些早的大量使用对环境造成了严重的污染，风能作为一种期故障信号表现出来，可能表现为振动、温度、声音及蕴藏丰富的可再生资源，因其分布广泛、无污染等优工作状态的异常等。如果在故障早期阶段就可以诊点，得到了广泛的使用。随着风电制造业的快速发展断出故障，这将极大地提高风力发电设备运行的可靠与风力发电机组容量的迅猛增加，风力发电机的机械性和提高设备的使用寿命。早期故障是指处于早期结构也日趋复杂，不同部件之间的相互联系、耦合也阶段的故障、微弱故障或潜在故障，早期的故障信号更加紧密，恶劣的工作环境导致了风力

8、发电机更高的具有典型的非平稳特征，主要表现如下。故障率，一旦设备的某个部分在运行过程中出现故１）机械设备运行发生故障时，其振动信号往往是障，便会造成巨大的生命和财产损失，甚至带来灾难首先出现相应的瞬态脉冲，表现为振动信号的奇性的后果。作为提高系统的可靠性和降低事故风险异性。倡国家自然科学基