工作中期檢查sy報告

風力發(fā)電機軸承故障

診斷方法研究

導師：錢政報告人：張穎學號：SY1317334時間：2014.06.23中期報告一、課題簡介二、已完成情況三、發(fā)表論文情況四、下一步工作計劃一、課題簡介全球風機新增及累計裝機總量趨勢圖一、課題簡介風機內(nèi)部結(jié)構(gòu)圖一、課題簡介軸承振動信號降噪特征值提取故障模式識別異常工況數(shù)據(jù)剔除主要研究內(nèi)容一、課題簡介軸承振動信號降噪特征值提取故障模式識別異常工況數(shù)據(jù)剔除限功率運行停機維護等濾除復(fù)雜的背景噪聲盡可能保證故障特征頻率成分不被濾除時域分析頻域分析時頻域分析特征值隨工況變化關(guān)系建立特征值與故障類型、故障位置的映射關(guān)系主要研究內(nèi)容中期報告一、課題簡介二、已完成情況三、發(fā)表論文情況四、下一步工作計劃二、已完成情況1軸承振動成分分析風機軸承結(jié)構(gòu)圖風機軸承振動信號鋼球的固有頻率：內(nèi)外圈的固有頻率：內(nèi)圈故障特征頻率：外圈故障特征頻率：

滾動體故障特征頻率：保持架故障特征頻率：二、已完成情況2異常工況數(shù)據(jù)剔除風功率散點圖（原始數(shù)據(jù)）風功率模型：

二、已完成情況擬合曲線使用MATLAB中最小二乘擬合函數(shù)lsqcurvefit2異常工況數(shù)據(jù)剔除三、已完成情況擬合曲線使用MATLAB中最小二乘擬合函數(shù)lsqcurvefit2異常工況數(shù)據(jù)剔除二、已完成情況有效地區(qū)分信號中的突變成分及噪聲實現(xiàn)對振動信號這種非平穩(wěn)信號的降噪3振動信號降噪小波降噪后波形帶有外圈故障軸承振動信號時域波形不具有自適應(yīng)性小波降噪二、已完成情況3振動信號降噪帶有外圈故障軸承振動信號頻譜圖有效地區(qū)分信號中的突變成分及噪聲實現(xiàn)對振動信號這種非平穩(wěn)信號的降噪不具有自適應(yīng)性小波降噪后頻譜圖小波降噪二、已完成情況3振動信號降噪時延相關(guān)解調(diào)法時延相關(guān)解調(diào)法實現(xiàn)框圖二、已完成情況降低噪聲成分凸顯周期信號有效提高信噪比3振動信號降噪外圈故障時延相關(guān)解調(diào)法二、已完成情況3振動信號降噪內(nèi)圈故障時延相關(guān)解調(diào)法降低噪聲成分凸顯周期信號有效提高信噪比二、已完成情況4特征值提取時域：有效值：峰值：峭度：特征值敏感性穩(wěn)定性波形因數(shù)S差好峰值因數(shù)C一般一般脈沖因數(shù)I較好一般裕度因數(shù)L好一般峭度系數(shù)K好差均方根值RMS較差較好常用時域特征值的比較峰值因數(shù)：二、已完成情況4特征值提取頻域：利用快速傅里葉變換求得幅值譜、功率譜、包絡(luò)譜主要特征值為各部位故障對應(yīng)故障特征頻率在頻譜中的幅值另外常用的頻域特征值還有：重心頻率FC，均方頻率MSF，均方根頻率RMSF，頻率方差VF，頻率標準差RVF等二、已完成情況5特征值隨工況變化分析（正常軸承）三種特征值隨風速/功率變化趨勢二、已完成情況5特征值隨工況變化分析（正常軸承）(a)風速6.4m/s(b)風速7.6m/s(c)風速10.1m/s不同風速下軸承振動信號頻譜二、已完成情況5特征值隨工況變化分析（故障軸承）不同風速下故障軸承振動時域圖二、已完成情況5特征值隨工況變化分析（故障軸承）風速(m/s)6.57.710.712.8有效值(m/s2)2.61634.72276.28267.1796峰值(m/s2)10.8516.4120.9628.59峭度1.0943e+066.1877e+061.3371e+072.5180e+07二、已完成情況5特征值隨工況變化分析（故障軸承）不同風速下故障軸承包絡(luò)譜二、已完成情況仍需進行的工作一、振動信號時頻域分析使用具有自適應(yīng)性的EMD分解方法二、風機軸承故障智能診斷使用支持向量機多分類器建立故障特征值與故障模式的映射關(guān)系中期報告一、課題簡介二、已完成情況三、發(fā)表論文情況四、下一步工作計劃三、發(fā)表論文情況論文題目發(fā)表期刊稿件狀態(tài)基于ARM的便攜式電流互感器校驗儀的設(shè)計第十三屆全國敏感元件與傳感器學術(shù)會議已錄用StudyontheAbnormalDataRejectionandNormalConditionEvaluationappliedinWindTurbineFarm第7屆國際精密機械測量研討會(ISPMM)審稿中中期報告一、課題簡介二、已完成情況三、發(fā)表論文情況四、下一步工作計劃五、下一步工作計劃2014.06-2014.07振動信號時頻域分析及特征值提取2014.07-2014.09使用多類支持向量機分類器建立