風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)監(jiān)測、故障診斷與壽命預(yù)測
定 價(jià):79 元
- 作者:滕偉柳亦兵丁顯著
- 出版時(shí)間:2023/11/1
- ISBN:9787111735571
- 出 版 社:機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TM315
- 頁碼:
- 紙張:膠版紙
- 版次:
- 開本:16開
本書詳細(xì)介紹風(fēng)電機(jī)組的振動(dòng)監(jiān)測、故障診斷與壽命預(yù)測的基礎(chǔ)理論、相關(guān)方法及工程應(yīng)用。主要內(nèi)容包括風(fēng)電機(jī)組結(jié)構(gòu)及運(yùn)行控制、風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)監(jiān)測基礎(chǔ)、風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈故障特征提取、風(fēng)電機(jī)組群的智能故障診斷及風(fēng)電機(jī)組軸承的剩余使用壽命預(yù)測方法。
本書注重理論聯(lián)系實(shí)際,書中通過大量風(fēng)電場的故障案例對相關(guān)方法進(jìn)行了驗(yàn)證,適合從事風(fēng)電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷工作的研究人員使用,也可以為風(fēng)電場技術(shù)人員提供運(yùn)維參考。
過去十余年來,為應(yīng)對化石能源短缺和環(huán)境污染等問題,風(fēng)力發(fā)電在世界范圍內(nèi)得到了迅猛發(fā)展。自2012年開始,我國風(fēng)電總裝機(jī)容量一直處于世界領(lǐng)先地位,十余萬臺(tái)風(fēng)電機(jī)組矗立在全國各地,源源不斷地向電網(wǎng)注入綠色電力。新形勢下面對氣候變化與二氧化碳排放壓力,我國于2020年提出“30·60”雙碳目標(biāo),即二氧化碳排放達(dá)到峰值的時(shí)間力爭控制在2030年前,努力爭取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和。風(fēng)能具有清潔、可再生等特點(diǎn),將成為實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和目標(biāo)的支柱能源之一。
風(fēng)電機(jī)組是風(fēng)能到電能轉(zhuǎn)換的載體,受隨機(jī)風(fēng)載荷激勵(lì)、極端溫差等惡劣環(huán)境影響,其核心部件,如葉片、齒輪箱、發(fā)電機(jī)等,故障率較高。由于運(yùn)行于高空,地處風(fēng)資源豐富的偏遠(yuǎn)地區(qū)或海洋,風(fēng)電機(jī)組的檢修維護(hù)存在較大難度。風(fēng)電機(jī)組核心部件的故障會(huì)導(dǎo)致較長的停機(jī)時(shí)間,造成較大的發(fā)電量損失。
振動(dòng)監(jiān)測是發(fā)現(xiàn)機(jī)械傳動(dòng)部件故障的有效手段,風(fēng)電機(jī)組這類結(jié)構(gòu)復(fù)雜、遠(yuǎn)程集群運(yùn)行的設(shè)備對振動(dòng)監(jiān)測的需求更為強(qiáng)烈。結(jié)合風(fēng)電機(jī)組結(jié)構(gòu)參數(shù)與運(yùn)行規(guī)律,振動(dòng)監(jiān)測、診斷與壽命預(yù)測技術(shù)可以輔助發(fā)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組早期故障,探明故障機(jī)理,預(yù)測核心部件的失效時(shí)刻,為風(fēng)電行業(yè)的預(yù)知檢修維護(hù)提供依據(jù),對于避免更為嚴(yán)重的故障、降低風(fēng)電場經(jīng)濟(jì)損失具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。
然而,由于風(fēng)電機(jī)組自身特點(diǎn),針對其進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測與精確故障診斷存在挑戰(zhàn),主要表現(xiàn)在:①風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈由多組齒輪、軸承等部件組成,低速部件的各故障特征頻率之間、特征頻率與調(diào)制成分之間存在極為接近的情況,難以區(qū)分故障部件;②齒輪箱中各傳動(dòng)軸旋轉(zhuǎn)頻率跨度大,高速級的振動(dòng)能量容易掩蓋低速齒輪或軸承的故障特征,低速部件的診斷存在困難;③風(fēng)電機(jī)組是典型的機(jī)電液一體化設(shè)備,運(yùn)行中的電氣特性可能干擾機(jī)械部件的故障特征提取,增加診斷難度;④風(fēng)電機(jī)組處于變速、變載荷運(yùn)行工況,準(zhǔn)確構(gòu)建排除載荷干擾的健康指標(biāo)用于壽命預(yù)測是目前的研究熱點(diǎn)。應(yīng)該講,風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)監(jiān)測、故障診斷與壽命預(yù)測的研究涉及振動(dòng)機(jī)理、信號處理、工程優(yōu)化、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科的交叉融合,既依托于學(xué)術(shù)前沿,又具有重要的工程價(jià)值。
目前,基于振動(dòng)的狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)(condition monitoring system,CMS)成為主流風(fēng)電機(jī)組的標(biāo)準(zhǔn)配置,為本領(lǐng)域的研究提供豐富的數(shù)據(jù)來源,同時(shí)也反映出設(shè)備商與運(yùn)營企業(yè)對風(fēng)電機(jī)組故障診斷與壽命預(yù)測技術(shù)的重視。研究團(tuán)隊(duì)經(jīng)過十余年的積累,對風(fēng)電行業(yè)擁有了深刻的認(rèn)識,出版本書旨在探討風(fēng)電機(jī)組常見故障機(jī)理,分析不同部件故障特征提取與故障診斷的適用方法,給出核心部件的剩余使用壽命預(yù)測手段,為風(fēng)電機(jī)組的狀態(tài)檢修與預(yù)知維護(hù)提供參考。
得益于華北電力大學(xué)這座培養(yǎng)了眾多電力人才的高等學(xué)校,作者在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域的研究與工程實(shí)施進(jìn)展順利,保證了本書內(nèi)容的豐富翔實(shí)。在風(fēng)電機(jī)組故障診斷方面,博士生李狀、張博、碩士生史秉帥、馬海飛等做了較多工作;在壽命預(yù)測方面,博士生黎曦琳、碩士生馬玉峰、張曉龍、黃乙珂等進(jìn)行了多種方法的嘗試,并取得了一些實(shí)際的應(yīng)用效果。感謝龍?jiān)措娏瘓F(tuán)股份有限公司的陳鐵、華潤電力風(fēng)能有限公司的張陽陽與邵德偉、北京英華達(dá)電力電子工程科技有限公司的吳仕明與唐詩堯、山東中車風(fēng)電有限公司的劉海晨等為本書的研究所提供的素材及來自現(xiàn)場的眾多反饋驗(yàn)證。
本書各章節(jié)的安排如下:第1章論述了風(fēng)能產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn),介紹了多種適用于風(fēng)電機(jī)組不同部件的狀態(tài)監(jiān)測技術(shù),并綜述了傳動(dòng)鏈的故障診斷方法,后提出風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)診斷與預(yù)測中的技術(shù)難點(diǎn);第2章介紹了風(fēng)電機(jī)組的總體結(jié)構(gòu)、常見的傳動(dòng)鏈結(jié)構(gòu),分析了風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行控制原理,便于讀者對風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行過程具有宏觀的認(rèn)識;第3章是風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)監(jiān)測的基礎(chǔ),內(nèi)容包括傳動(dòng)鏈?zhǔn)г颍X輪與軸承在故障狀態(tài)下的振動(dòng)機(jī)理與故障表征,不同結(jié)構(gòu)風(fēng)電齒輪箱中部件故障特征頻率,分析了風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈離線/在線振動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)及相關(guān)參數(shù),并介紹了國內(nèi)外風(fēng)電機(jī)組的振動(dòng)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn);第4章涵蓋風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈故障特征提取的多種方法,既涉及頻譜、包絡(luò)、倒頻譜等經(jīng)典技術(shù),也包含應(yīng)對傳動(dòng)鏈診斷難題的相關(guān)算法和提高診斷效率的自適應(yīng)方法;第5章針對風(fēng)電機(jī)組部件眾多、故障多樣的問題,提出了無監(jiān)督學(xué)習(xí)的故障識別方法,在已知故障類別的基礎(chǔ)上識別新類,具有較高的工程價(jià)值;第6章以風(fēng)電機(jī)組中的軸承為對象,探討了軸承的健康指標(biāo)構(gòu)建方法和模型與數(shù)據(jù)結(jié)合的壽命預(yù)測方法,并通過實(shí)際風(fēng)電機(jī)組軸承剩余使用壽命數(shù)據(jù)予以驗(yàn)證。
本書內(nèi)容集中了作者在風(fēng)電機(jī)組故障診斷領(lǐng)域多年的研究成果,分析了大量的現(xiàn)場案例,可以為風(fēng)電場的實(shí)際運(yùn)維決策提供參考,也有助于研究者在本領(lǐng)域內(nèi)新思路、新方法的啟發(fā)。由于作者水平有限,書中難免存在不足之處,敬請讀者批評指正。
滕偉于北京前言
第1章緒論1
11風(fēng)能產(chǎn)業(yè)與特點(diǎn)概述1
111風(fēng)能產(chǎn)業(yè)發(fā)展概述1
112風(fēng)電機(jī)組故障診斷與壽命預(yù)測的
意義3
12風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)4
121振動(dòng)監(jiān)測技術(shù)5
122油液監(jiān)測技術(shù)6
123無損檢測技術(shù)7
124不平衡狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)8
125基于模態(tài)分析的狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)8
13風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈故障診斷方法9
131風(fēng)電齒輪箱故障動(dòng)力學(xué)模型9
132變轉(zhuǎn)速工況下故障特征提取10
133故障信息增強(qiáng)方法11
134智能故障診斷方法12
135風(fēng)電機(jī)組關(guān)鍵部件壽命預(yù)測
方法12
14風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)診斷與預(yù)測技術(shù)難點(diǎn)13
15風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測、診斷技術(shù)發(fā)展的
關(guān)鍵14
第2章風(fēng)電機(jī)組結(jié)構(gòu)及運(yùn)行控制16
21風(fēng)電機(jī)組總體結(jié)構(gòu)16
22雙饋機(jī)組傳動(dòng)鏈結(jié)構(gòu)18
23直驅(qū)機(jī)組結(jié)構(gòu)20
24半直驅(qū)機(jī)組結(jié)構(gòu)21
25風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行控制原理21
251風(fēng)力發(fā)電的空氣動(dòng)力學(xué)模型21
252風(fēng)電機(jī)組的控制技術(shù)27
第3章風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)監(jiān)測基礎(chǔ)36
31風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈?zhǔn)г?6
311交變載荷引起的疲勞損傷37
312過載引起的損傷37
313維護(hù)不當(dāng)引起的故障39
32齒輪、軸承故障狀態(tài)下的振動(dòng)機(jī)理40
321齒輪故障振動(dòng)調(diào)制機(jī)理40
322軸承故障振動(dòng)調(diào)制機(jī)理41
33風(fēng)電齒輪箱故障特征頻率42
331一級行星+兩級平行結(jié)構(gòu)齒輪箱
特征頻率42
332二級行星+一級平行結(jié)構(gòu)齒輪箱
特征頻率43
333行星級各齒輪故障特征頻率44
334定軸軸承故障特征頻率45
335行星軸承故障特征頻率45
34風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈振動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)46
341在線振動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)46
342離線振動(dòng)監(jiān)測系統(tǒng)49
343振動(dòng)采樣頻率的確定50
35風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈振動(dòng)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)50
351風(fēng)電檢測認(rèn)證及振動(dòng)測試標(biāo)準(zhǔn)50
352風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)51
第4章風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)鏈故障特征
提取53
41振動(dòng)信號基本分析方法53
411時(shí)域分析53
412頻域分析53
413包絡(luò)解調(diào)分析54
414倒頻譜分析54
42行星部件故障特征提取55
421行星輪系局部故障56
422行星輪系分布式故障57
423行星軸承故障73
43風(fēng)電齒輪箱典型故障特征提取73
431中間軸小齒輪崩齒故障73
432高速軸齒輪故障74
433齒輪、軸承復(fù)合故障75
44發(fā)電機(jī)軸承故障特征描述與提取84
441軸承潤滑不良84
442軸承電腐蝕故障85
443軸承打滑跑圈故障87
444發(fā)電機(jī)軸承保持架故障87
445電磁振動(dòng)下發(fā)電機(jī)軸承故障88
45自適應(yīng)故障特征提取97
451自適應(yīng)特征提取方法98
452基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的齒輪故障
特征提取102
453基于經(jīng)驗(yàn)小波變換的軸承故障
特征提取109
46風(fēng)輪不平衡故障特征提取112
第5章風(fēng)電機(jī)組群智能故障診斷116
51智能故障診斷基礎(chǔ)116
511有監(jiān)督學(xué)習(xí)的模式識別原理116
512無監(jiān)督學(xué)習(xí)的模式識別原理119
513兩種模式識別方法的比較120
52基于自適應(yīng)共振神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組
趨勢分析120
521ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)120
522ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法121
523基于ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)電機(jī)
軸承健康趨勢分析124
53結(jié)合ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和C均值聚類的
機(jī)組群智能診斷128
531ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法存在的
問題128
532C均值聚類算法129
533結(jié)合ART2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和C均值
聚類的分類算法129
534風(fēng)電機(jī)組設(shè)備群故障診斷130
54基于模糊核聚類的風(fēng)電機(jī)組故障
診斷133
541模糊核聚類算法133
542優(yōu)化模糊核聚類算法137
543基于模糊核聚類算法的故障
診斷139
544風(fēng)電機(jī)組故障診斷案例142
第6章風(fēng)電機(jī)組軸承剩余使用壽命
預(yù)測146
61風(fēng)電機(jī)組軸承剩余使用壽命預(yù)測基本
概念146
62基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)滾動(dòng)更新的風(fēng)電齒輪箱
軸承剩余使用壽命預(yù)測147
621短期趨勢預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)148
622剩余使用壽命預(yù)測流程148
623案例分析149
63基于改進(jìn)無跡粒子濾波的發(fā)電機(jī)軸承
剩余使用壽命預(yù)測156
631貝葉斯濾波156
632剩余使用壽命預(yù)測流程160
633案例分析160
64基于特征融合與自約束狀態(tài)空間估計(jì)的
軸承剩余使用壽命預(yù)測166
641軸承健康指標(biāo)構(gòu)建166
642自約束狀態(tài)空間估計(jì)器169
643案例分析172
參考文獻(xiàn)182