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基于图论的故障诊断技术及其发展 总被引:6,自引:0,他引:6
该文给出了基于图论的故障诊断原理,综述了基于图论的故障诊断研究现状,包括两种主要方法:基于故障传播有向图和基于符号有向图的诊断方法。 相似文献
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随着风力发电机组装机容量的快速发展,累计运行时间的持续增长,风电机组的维护问题日益突出,迫切需要研发有效的风电机组故障诊断与预测系统。从故障诊断和故障预测两个方面,归纳风力发电机组的主要故障特点;针对故障诊断难点问题,分析和总结基于振动、电气信号分析和模式识别算法的故障诊断方法的研究现状,指出各种方法的技术特点、局限性和今后的发展趋势;针对风电机组中机械结构和电子系统性能退化的各自特点,归纳当前的研究进展,提出物理失效模型和数据驱动模型融合的故障预测方法;最后,归纳了利用风力发电机组数据采集与监控系统(SCADA)数据进行故障诊断与预测的最新进展及需要进一步研究的问题。 相似文献
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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,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。 相似文献
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《机械设计与制造》2017,(11)
针对传统故障诊断流程的缺点,提出通过拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断,并在风力发电机组齿轮箱故障诊断中验证了有效性和实用性。首先根据滚动轴承发生故障时振动信号的特点,提出故障振动信号模型,然后通过遗传算法对该模型做数据拟合,拟合数据来自EMD(Empirical Mode Decomposition)方法对原始振动信号分解所得IMF(Intrinsic Mode Function)分量,最后将拟合结果和轴承各部件的故障特征频率作对比,可知损伤点所在部位。通过仿真、实验和现场信号的分析,验证了可通过拟合故障振动信号模型实现故障部位的准确诊断。 相似文献
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风力机气动力不对称故障对风力发电机组的安全稳定运行有很大的影响,传统的基于振动的故障诊断方法需要在风力机上安装大量的传感器,成本较高,可靠性也较差。近年来,已有学者采用基于电信号的故障诊断方法对该故障进行了实验研究,但未对该诊断方法进行理论上解释。笔者研究了气动力不对称故障下的风力机的塔架振动和气动力的耦合规律,阐述了造成电功率波动的机理,指出电功率的波动来源于塔架的振动,建立了整个风力机组故障状态下的模型,仿真得到了故障条件下的塔架振动信号与电功率信号,对仿真得到的振动信号与电信号进行信号处理。结果显示其中均出现了叶轮旋转的一倍频分量,与德国ISET等实验研究的结果相符,对开发新的故障诊断算法具有重要意义。 相似文献