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文档简介
1、风力发动机组远程状态监测与诊断系统的开发,报告人:蔡 静,主要内容,1. 应用目的与综述,1. 应用目的与综述,2008年,HUANG等研究了小波神经网络在风力机齿轮箱故障诊断中的应用。该方法借助小波变换的时频分析特性和神经网络的自学习功能,将小波函数作为神经网络的隐含层,提高了诊断精度,减少了神经网络的层数,加快了收敛速度。 2009年,BARSZCZ等提出了利用谱峭度诊断行星齿轮箱故障的方法。谱峭度具有对冲击信号敏感的特性,利用谱峭度可以检测出信号冲击成分,从而诊断出故障。 2009年,INALPOLAT等对行星齿轮箱的建模和动力学行为进行了研究,为阐述其复合传动引起的故障相互调制和耦合等
2、故障机理提供了依据。 2010年,WATSON等借助连续小波变化,对输入功率信号进行分析,识别出了发动机转子偏心故障和轴承故障。,1. 应用目的与综述,系统的整体框架图,主要内容,2.传感器,主要内容,3.数据采集方法,数据采集卡USB6218的主要性能指标如下: 模拟量输入:16路、32路32位模拟输入; 数字量输入输出:8位数字输入、8位数字输出; 采样率:单通道采样率250kS/s; 分辨率:16位分辨率; 输入范围:每通道有四个可编程输入范围0.2V-10V;,数据采集卡NI9234的主要性能指标如下: 模拟量输入:4路同步采样模拟输入; 采样率:每通道采样速率2-51.2kS/s;
3、输入耦合:交流耦合(0.5Hz)和IEPE始终可用,主要内容,4.信号处理方法,4.信号处理方法,函数f(t)的连续小波变换定义为信号f(t)与小波基函数的内积:,a0, 函数表示分析小波,它必须满足允许条件:,3.小波变换,a表示伸缩因子,b表示平移因子,小波函数的多分辨表达:,主要内容,5.故障诊断方法,小波神经网络故障诊断系统,第一阶段是正向传播过程:设置网络结构参数和前一次迭代的权值和阈值,然后通过输入学习样本从第一层往后计算各神经元的输出。,第二阶段是误差的逆向传播过程:对权值 和阈值 进行修改,即从最后一层向前计算层的阈值和权值对总误差的梯度,,式中: :输出层的各单元误差; :中
4、间层输出; :网络的实际输出; :中间层的各单元误差; :目标向量,主要内容,5.总结,智能监测与诊断原理这门课让我学到了很多,对智能监测诊断系统有了一定的了解,包括传感器、数据采集模块、数据处理模块等。 这门课的学习也拓展了我的知识面,对科研有了新的认识,邱老师以自己的科研经历给我们讲解科研以及以后就业的问题,是一个很好的教学手段。,参考文献,J.Ribrant, L.M.Bertling. Survey of failures in wind power systems with focus on Swedish wind power plants during 1997-2005J. I
5、EEE Trans.Energy Conversion, 2007, 22(1):167-173. C.S.Tsai, C.T.Hsieh, and S.J.Huang. Enhancement of damagedetection of wind turbine blades via CWT-based approachesJ. IEEE Trans. Energy Conversion, 2006,21(3):776-781. Kishimoto K,Inoue H, Hamada M, Shibuya T. Time frequency analysis of dispersive waves by means of wavelet transform. J Appl Mech 1995; 62: 841-6. 麻东东, 风力发电机组远程状态监测与故障诊断系统的开发, 硕士学
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