风力发电机组旋转机械振动故障诊断技术及应用研究——以齿轮箱和发电机为例  

作　　者：毕晨皓 

机构地区：[1]云南龙源新能源有限公司,云南大理671000

出　　处：《中国科技期刊数据库 工业A》2024年第11期149-152,共4页

摘　　要：风力发电机组作为可再生能源的核心部分,其稳定运行对电力系统安全与可靠性至关重要。然而,齿轮箱和发电机等旋转机械易出现振动故障,严重影响设备性能和使用寿命。本文以齿轮箱和发电机为例,研究风力发电机组旋转机械振动故障诊断技术及应用。通过分析振动信号特征,确定了主要振动故障类型及其特征频率。采用时频分析、小波变换和希尔伯特-黄变换等先进信号处理方法,对振动信号进行处理和特征提取,显著提升了故障诊断的准确性。基于特征参数抽取,利用如支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和深度学习(DL)等机器学习算法,构筑了一套脉动错误诊断模型。试验成果揭示,该模型有能力有益地认出并分别发电机与交换器箱的多种错误类型,并且准确性均超过90%。论文中所研究的成果已被引入实际风能发电机组的运行监测系统中,为旋转机械脉动错误的实时监测和预警服务。现场试验的验证表明,该论文中提出的方法对风能发电机组运行的可靠性有显著的提升,可以缩减设备停产的时间,降低维护支出。本研究不仅为风力发电机组的故障诊断提供了新的技术手段,也为其他类型旋转机械的健康监测和故障预警提供了重要参考。研究结果对于提高风力发电设备的运行效率和延长设备寿命具有重要意义。

关 键 词：风力发电机组 旋转机械 振动故障诊断 信号处理 机器学习算法 

分 类 号：TM614[电气工程—电力系统及自动化]