大功率风力机液压系统故障诊断与分析

大功率风力机的液压系统一旦发生故障,维修难度较大.了解大功率风力机的常见故障及其原因,具有十分重要的意义.重视小故障、故障早期阶段的发现和排除,故障诊断和排除时注意对预兆、运行记录的分析.介绍了一种典型的600 kW风力机型号的液压系统维护常见故障实例.     

液压变桨距风力机联合仿真研究

风力机液压变桨距系统是一电液比例阀控缸位置控制系统,其机构为摇块结构,本文利用AMESim在机液系统建模优势建立了变桨距系统的仿真模型,并在Matlab软件中的动态仿真工具Simulink,构建了风力机其余部件的仿真模型,利用AMESim和Matlab/Simulink的各自优势建立了联合仿真模型,针对三种风况进行了仿真分析,取得了良好的效果,同时也验证了该风力机模型的有效性。     

液压变桨型风力机的建模与仿真分析

该文在兆瓦级风力机理论分析的基础上,研究液压变桨距控制策略,基于MATLAB/Simulink建立大型风力机的整机模型,对风力机的各个工况进行仿真,并分析了风力机的动态特性和仿真性能。仿真结果表明,该模型是有效且可靠的,为进一步研究风力机的功率控制提供了保证。     

自动络筒机液压系统故障分析与改进

对自动络筒机进行了故障分析,并提出了改进措施。     

自动络筒机液压系统故障分析与改进

本文介绍了对自动络筒机进行的故障分析及改进措施。     

液压系统故障的模糊诊断方法

论述了液压系统的模糊性和模糊诊断意义，提出了模糊诊断的基本原则，通过某一液压系统，介绍了在生产现场中方便易行的模糊诊断方法。     

低温环境下风力机液压系统故障分析及优化

风电机组液压系统为各制动系统提供刹车所需动力来源,是风电机组的重要组成部分之一,该系统对风电机组的安全运行起着关键作用。针对北方某风电场风电机组在冬季低温环境下运行中,批量出现液压系统压力低这一故障,对风电机组液压系统原理进行了阐述,并以液压系统压力低为顶事件建立故障树对引发故障的可能原因进行分析。基于故障树分析,对可能的故障点逐一进行排查,最终定位故障原因为低温环境下液压泵吸油不畅导致液压系统建压失败。对于产生故障的原因,在保障原有性能的基础上,提出了优化解决措施,并经试验和验证,问题得以解决。通过该案例,可以为后续风电机组液压系统的故障处理和维护提供一定的参考。     

某运输车液压系统故障分析与改进

针对某型号运输车液压系统在首车调试过程中存在的箱盖铰链撕裂、锁紧销自动伸出和退回现象进行了故障分析,简单介绍了开盖回路和锁紧回路液压系统的工作原理,指出了液压系统设计存在的不足及导致故障产生的原因,提出了解决液压故障的系统改进措施并实施。通过试验验证了改进措施的正确性和有效性。     

风力发电机组状态监测和故障诊断系统

介绍了风电机组状态监测与故障诊断系统的软硬件构成、振动信号的特征提取以及常用的故障诊断方法.     

浅谈液压系统在风力发电机中的应用

风能作为一种新型的、绿色的可再生能源,日益受到各国政府的关注和重视.风力发电技术在世界范围内得到了较为广泛的使用和迅速发展,风力发电机也逐渐向大型化、商业化发展.变桨距和偏航以及制动系统是风力发电机组的重要组成部分,直接影响机组对风能的利用效率和整机性能.本文就有关液压系统在风力发电机中所发挥的作用进行了阐述.     

基于模糊理论的风力机故障诊断专家系统构建

目前,对风力机的故障进行诊断仅停留在人工现场诊断的层面上,使得故障难以及时发现并排除。该文以模糊数学理论和故障诊断技术为基础,建立一个用于风力机故障诊断的专家系统。文中首先介绍了模糊综合评判方法;然后给出了诊断专家系统的结构,其中重点论述了如何根据经验数据和专家优先系数法共同确定模糊关系矩阵的元素、模糊诊断原则的确定及推理流程。最后用一个具体的故障诊断实例进行分析,验证了应用模糊理论,可以提高风力机故障诊断专家系统的运行速度、准确性、可靠性。     

基于深度残差收缩网络的风力发电机齿轮箱故障诊断

提出了一种基于深度残差收缩网络的风力发电机齿轮箱故障诊断方法。首先，通过齿轮箱动力学模拟实验平台采集9种工况下的8种故障的振动信号；其次，对所采集的信号进行数据预处理，将其输入至深度残差收缩网络中训练；最后，利用反向传播算法不断优化网络参数，实现变工况下风力发电机齿轮箱故障的识别与分类。实验结果表明，所提方法在变工况场景下，可有效提取齿轮箱的故障特征并具有较高的识别准确率，证明了其在风力发电机齿轮箱故障诊断方面的可行性及有效性。     

基于支持向量机和顺序前项选择算法的PNN风电机组液压变桨的故障诊断

针对液压变桨距系统的强耦合、非线性,以及液压变桨距故障发生原因复杂、故障单一造成的定位问题,该文提出基于支持向量机和顺序前项选择算法的概率神经网络诊断方法。首先,选取SCADA数据的特征值为输入,桨距角为输出,利用支持向量机进行模型的回归,得出桨距角输出的预测值;接着,将测量值与预测值带入顺序前项选择算法,挖掘和发现特征与故障之间的关系,评估各特征之间的重要性,并选出最好的一组特征集合;最后,建立变桨距概率诊断模型,将所选的数据送到故障诊断模型进行训练,再用所选数据进行测试,定位出变桨距系统的故障原因。实验分析表明:基于支持向量机和顺序前项选择算法的概率神经网络液压变桨距故障诊断方法可以有效地分辨出不同故障,并且诊断的精确度得到了提高。     

风机液压变桨机构的负载力分析及系统建模

变桨机构通过调节风机叶片的节距角来保证风机在多变环境下的稳定运行.变桨距系统利用曲柄连杆机构与叶片连接,实现直线往复运动与旋转运动的转换,机构形式使叶片转动的阻力矩与液压缸负载力存在非线性关系.以1 MW风机为例,根据曲柄连杆机构的运动转换关系,分析了液压缸负载力的非线性变化,并采用功率键合图法结合控制信号的方块图模型,建立了系统的数学模型,为系统优化提供了理论依据.     

风电机组轴承的状态监测和故障诊断与运行维护

对风电机组轴承的故障原因,已实际应用的轴承运行状态监测系统与方法进行了综述,并提出了维护的建议,预测了风电机组轴承故障诊断研究的方向和前景。     

风机行星齿轮系统齿轮裂纹故障诊断

针对风力发电机实际行星齿轮系统,由于幅值及相位调制现象(各种制造误差不可避免等原因所导致)带来的故障诊断难题,搭建了含各种制造误差的动力学模型。模型考虑了出现裂纹故障以后,故障对时变啮合刚度以及传递误差的影响,通过数值求解,对比行星轮、太阳轮以及齿圈出现故障后与正常齿轮系统的包络谱结构特性,总结了故障特征频率。在风力发电机齿轮箱实验台上进行裂纹故障试验验证,结果表明所总结的故障特征频率可以作为风力发电机裂纹故障诊断及定位的依据。     

液压型风力发电机组风力机特性模拟

在不具备风场环境的情况下,针对液压型风力发电机组风力机特性模拟问题,在实际数据的基础上,建立了风力机输出特性数学模型,依据相似模拟的原理,采用转速控制的补偿方法对风力机特性进行了实验研究。将等效功率实验数据乘以转换系数之后的结果、仿真结果以及相关合作公司提供的850kW风力机的实际数据进行了对比。结果表明：系统能够在误差允许范围内精准模拟风力机的输出功率和输出转矩。     

基于最大重加权峭度盲解卷积的风电故障诊断

受噪声以及复杂传递路径等影响,风电机组齿轮故障特征信号通常比较微弱。为有效诊断齿轮故障,提出一种新的盲解卷积方法——最大重加权峭度盲解卷积方法。重加权峭度对故障信号中单个或少量强冲击干扰具有很好的鲁棒性,且无需待恢复故障冲击序列先验知识。最大重加权峭度盲解卷积方法能有效地解决经典的基于峭度最大化方法倾向于恢复单个主导冲击而非齿轮故障冲击序列的问题,同时相较于常见非全“盲”(依赖故障特征频率先验)方法在工业装备齿轮故障诊断方面具有更强的适用性。仿真信号分析结果表明所提方法在恢复故障冲击序列方面效果显著,在风电机组故障诊断中的应用案例证实了所提方法对齿轮故障诊断的有效性。