發(fā)布時間：2018-10-31 12:40

【摘要】：大型旋轉機電設備安全穩(wěn)定運行對經(jīng)濟和社會具有重要影響，保障其安全穩(wěn)定運行的研究工作具有重要意義，也是國內外學者面臨的重要課題。風電機組是一種典型的大型旋轉機械，其傳動系統(tǒng)由穩(wěn)定運行狀態(tài)劣化為非穩(wěn)定狀態(tài)有一個發(fā)展變化的過程，大部分劣化發(fā)展趨勢依存于時間歷程。若能夠對傳動系統(tǒng)運行穩(wěn)定性劣化趨勢進行有效預測，揭示劣化發(fā)生、發(fā)展直至惡化的演變過程，則有利于實施預知維護，避免惡性事故發(fā)生，為保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行提供科學手段。 本論文以風電機組為研究對象，對其傳動系統(tǒng)運行穩(wěn)定性劣化趨勢預測方法開展了深入的研究，主要研究內容及創(chuàng)新點有： (1)研究風電機組傳動系統(tǒng)運行穩(wěn)定性劣化信息預處理方法，提出基于Birgé-Massart閾值的小波變換模極大值弱信息預處理算法。該算法利用信號和噪聲在多尺度空間中的小波變換模極大值隨尺度增大所具有的不同傳播特性，采用Birgé-Massart懲罰策略獲取閾值，調節(jié)閾值獲得小波分解各尺度上合適的模極大值點序列，，增強獲取信號突變點的能力，解決運行穩(wěn)定性劣化進程中早期劣化特征信息微弱，穩(wěn)定性劣化特征往往被變工況等非劣化信息淹沒的問題。實驗驗證表明，該信號預處理方法能夠凸顯狀態(tài)特征信息，獲得較小的均方根誤差以及較高的信噪比，能夠進行設備狀態(tài)特征弱信息的預處理。 (2)研究高階累積量劣化特征提取方法，提出基于敏感性、趨勢性、差異性、一致性判斷特征提取方法的趨勢預測適用性的方法，解決變工況、非平穩(wěn)運行狀態(tài)下，劣化特征與變工況等非劣化特征耦合難以分離，以及劣化趨勢預測研究中特征提取方法的選擇缺少理論依據(jù)的問題。傳動系統(tǒng)多種劣化類型下不同劣化程度狀態(tài)的實驗結果表明，該方法可對不同特征提取方法分離劣化特征的性能進行有效分析。 (3)提出“1.5維譜頻帶能量均值”的概念，提出基于“1.5維譜頻帶能量均值”的隱馬爾可夫運行穩(wěn)定性劣化趨勢預測方法。融合1.5維譜和四階累積量對角切片譜特征提取方法獲取多種劣化類型下不同劣化程度狀態(tài)的運行穩(wěn)定性劣化特征向量，建立風電機組傳動系統(tǒng)多種劣化類型模型，診斷傳動系統(tǒng)的劣化類型，根據(jù)頻帶能量均值對具體劣化類型下狀態(tài)的劣化程度進行量化，獲得劣化程度量化區(qū)間，建立運行穩(wěn)定性劣化的狀態(tài)序列，應用隱馬爾可夫模型對劣化狀態(tài)進行趨勢預測研究。開展工業(yè)現(xiàn)場風電機組實驗驗證，結果表明，該方法能夠揭示設備運行穩(wěn)定性劣化的趨勢，可以作為確定系統(tǒng)運行狀態(tài)以及判斷系統(tǒng)劣化趨勢的依據(jù)。 (4)提出基于“劣化演化矩陣”的風電機組傳動系統(tǒng)運行穩(wěn)定性劣化狀態(tài)評價方法，定義穩(wěn)定性劣化均值、穩(wěn)定性劣化方差等狀態(tài)劣化趨勢的表征參數(shù)。面向風場風機實際運行狀態(tài)，進行基于該評價方法的實驗驗證，結果表明該方法可以準確描述穩(wěn)定運行狀態(tài)劣化為非穩(wěn)定運行狀態(tài)的劣化演化過程，能夠對設備實際運行狀態(tài)進行有效評價。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TM315

【參考文獻】

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本文編號：2302215