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基于大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱實(shí)時(shí)故障診斷策略分析

2019-10-30 09:59:10楊金玉

楊金玉

摘要:本文主要分析了我國(guó)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱實(shí)時(shí)故障診斷策略,重點(diǎn)介紹了幾種全新相應(yīng)地診斷策略,這些策略不僅能夠克服現(xiàn)有診斷方法中的不足,而且具有多種特有的優(yōu)點(diǎn)優(yōu)勢(shì)。通過(guò)對(duì)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱實(shí)施故障診斷策略進(jìn)行分析,希望能夠幫助解決大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中齒輪箱的故障問(wèn)題。

關(guān)鍵詞:風(fēng)力發(fā)電機(jī)組;齒輪箱故障;診斷策略

1.實(shí)時(shí)故障診斷技術(shù)概述

當(dāng)前我國(guó)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中齒輪箱在實(shí)際的工作當(dāng)中,還存在一些問(wèn)題,容易出現(xiàn)故障。一旦齒輪箱出現(xiàn)了故障,就會(huì)對(duì)整體的大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組造成巨大的不利影響,嚴(yán)重阻礙和制約著大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組發(fā)揮出其本身的價(jià)值和作用,因此,對(duì)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱實(shí)時(shí)故障進(jìn)行診斷,是十分重要的,有著現(xiàn)實(shí)的價(jià)值和意義。文章本部分將對(duì)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱實(shí)時(shí)故障診斷技術(shù)進(jìn)行概述分析。

1.1專家系統(tǒng)故障診斷方法

專家系統(tǒng)故障診斷法,即Expert System。專家系統(tǒng)故障診斷方法是利用當(dāng)前社會(huì)中現(xiàn)今的計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù),將大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱中出現(xiàn)的故障和問(wèn)題通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將信息數(shù)據(jù)傳遞到相關(guān)的專家面前,專家根據(jù)自身的專業(yè)能力素質(zhì)和長(zhǎng)期經(jīng)驗(yàn)對(duì)齒輪箱中的故障進(jìn)行分析診斷,迅速找到關(guān)鍵的問(wèn)題,從而提出解決辦法進(jìn)行解決。這一方法主要應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)中,其系統(tǒng)中沒(méi)有精確的數(shù)學(xué)模型。專家系統(tǒng)故障診斷辦法是一個(gè)當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛地一個(gè)智能故障診斷技術(shù)。具體而言,其由綜合數(shù)據(jù)庫(kù)、知識(shí)庫(kù)、推理機(jī)、人機(jī)接口、解釋系統(tǒng)等眾多部分組成。知識(shí)庫(kù)是在線形式信息庫(kù)。收集和集合了相關(guān)專家學(xué)者的大量領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí),是進(jìn)行故障診斷的主要依靠之一。推理機(jī)是專家系統(tǒng)的組織及控制中心,是系統(tǒng)的大腦,主要通過(guò)故障信息的獲取結(jié)合規(guī)則進(jìn)行故障問(wèn)題的匹配診斷,在匹配成功后給出診斷結(jié)果。在實(shí)際的應(yīng)用,專家系統(tǒng)優(yōu)缺點(diǎn)分明,在故障診斷的適應(yīng)力方面還需要改進(jìn),同時(shí)太過(guò)于依賴專家的領(lǐng)域知識(shí)。

1.2小波分析故障診斷方法

小波分析方法主要是通過(guò)信號(hào)的處理,將信號(hào)投影到空間中,通過(guò)信號(hào)的變化進(jìn)行相應(yīng)故障的檢測(cè)。小波分析故障診斷方法能夠在多種限制因素較多的環(huán)境中對(duì)信號(hào)進(jìn)行及時(shí)地檢測(cè)和分析,從而尋找到齒輪箱中的故障問(wèn)題。

1.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network)有著多種優(yōu)點(diǎn)優(yōu)勢(shì),例如容錯(cuò)、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)及處理等。這些優(yōu)點(diǎn)給予了其很強(qiáng)的工程應(yīng)用性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷系統(tǒng)是一個(gè)并不復(fù)雜的結(jié)構(gòu)過(guò)程,其診斷的過(guò)程主要包含著兩個(gè)階段層次的內(nèi)容:一是訓(xùn)練,也即是學(xué)習(xí)。二是診斷,也即是匹配。具體的過(guò)程如下:系統(tǒng)首先將學(xué)習(xí)故障樣本進(jìn)過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到相應(yīng)的權(quán)值,訓(xùn)練完成后對(duì)診斷樣本進(jìn)行相應(yīng)地故障診斷,實(shí)現(xiàn)故障的隔離分離,如圖1所示。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷系統(tǒng)目前收到了社會(huì)中各行各業(yè)的廣泛關(guān)注,成為了故障研究診斷領(lǐng)域的一個(gè)焦點(diǎn),為故障診斷提供了另一種有效地辦法和解決途徑。但是其也存在著部分不足和缺點(diǎn),主要為訓(xùn)練樣本獲取困難,對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值難以解釋等。

1.4模糊邏輯故障診斷方法

模糊邏輯(Fuzzy Logic)診斷方法,是另一種故障的有效診斷方法,其基礎(chǔ)是模糊集合,能夠有效地克服由于系統(tǒng)本身噪聲和非精確性所造成的影響,有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際的故障診斷中,通過(guò)運(yùn)行合適的函數(shù)和模糊規(guī)則,進(jìn)行模糊邏輯推理,達(dá)到故障診斷的效果。一般而言,模糊推理系統(tǒng)通常由模糊化單元、模糊規(guī)則庫(kù)、反模糊化單元和模糊推理所組成構(gòu)成。如圖2所示。

由于模糊邏輯故障診斷方法的基礎(chǔ)是隸屬函數(shù),隸屬函數(shù)的人為構(gòu)造必定有著一定的主觀因素,同時(shí)選擇的參數(shù)精度等多個(gè)方面的因素都會(huì)對(duì)模糊邏輯故障診斷的準(zhǔn)確性造成一定的影響。在實(shí)際的應(yīng)用中,應(yīng)當(dāng)同其他方法進(jìn)行結(jié)合使用。

1.5故障樹(shù)故障診斷方法

故障樹(shù)分析(Fault Tree Analysis)是對(duì)整體系統(tǒng)運(yùn)行安全性和可靠性分析的一種重要方法手段。一般而言,故障問(wèn)題的出現(xiàn)并不是單一因素的,而是一層一層眾多原因結(jié)果的共同和累加作用而造成的。這樣就形成了一個(gè)故障樹(shù),對(duì)故障樹(shù)進(jìn)行邏輯分析,就能夠?qū)X輪箱中的故障問(wèn)題追根溯源找到根本性的原因,從而進(jìn)行分析、診斷并加以解決。正確故障樹(shù)的構(gòu)建是這一方法能夠進(jìn)行診斷的最根本條件和最重要條件,一旦故障樹(shù)結(jié)構(gòu)不正確,就會(huì)極大地降低故障診斷的精確度,診斷的作用就無(wú)法得到體現(xiàn)和發(fā)揮。

1.6案例故障診斷方法

案例診斷方法是一種新型的診斷方法,其是由過(guò)去曾經(jīng)出現(xiàn)過(guò)的問(wèn)題和故障案例進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)上的總結(jié),從而幫助指導(dǎo)解決新問(wèn)題故障的一種診斷方法。運(yùn)用這一方法,對(duì)故障診斷的相關(guān)人員就提出了較高的要求,但是這一診斷方法行之有效、且效率高、診斷效果較為優(yōu)秀,有著廣闊的應(yīng)用空間。

2.總結(jié)

總而言之,大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組是我國(guó)在新形勢(shì)下可持續(xù)發(fā)展和新能源開(kāi)發(fā)應(yīng)用中的一個(gè)重要組成部分內(nèi)容,是風(fēng)力資源開(kāi)發(fā)的重要硬件保證。而齒輪箱作為大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的重要結(jié)構(gòu),其一旦發(fā)生故障,將極大地影響發(fā)電機(jī)工作。對(duì)齒輪箱故障進(jìn)行診斷分析,是尤為必要的。文章從此出發(fā),對(duì)實(shí)時(shí)故障診斷的方法技術(shù)進(jìn)行闡述總結(jié),希望能夠結(jié)合實(shí)際解決大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中齒輪箱故障問(wèn)題。

參考文獻(xiàn):

[1]李德志,王娜.風(fēng)力發(fā)電機(jī)組齒輪箱故障診斷[J].商品與質(zhì)量,2016,(27):279-279,280.

[2]王志遠(yuǎn).風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中齒輪箱的故障診斷分析[J].通訊世界,2016,(6):196-197.

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