【摘 要】
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海上风力发电机由于长期面对海上恶劣的自然环境以及机组内部相互之间的影响,机组在运行的过程中容易出风轮叶片、齿轮箱、发电机以及偏航系统等部件的一些故障,引起叶片产生
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海上风力发电机由于长期面对海上恶劣的自然环境以及机组内部相互之间的影响,机组在运行的过程中容易出风轮叶片、齿轮箱、发电机以及偏航系统等部件的一些故障,引起叶片产生剧烈振动,如果不及时对其进行有效在线监测,会导致叶片功能提前失效。本文采用理论和实验研究相结合的方法,对风力机叶片振动特性进行研究分析,并开发一套基于LabVIEW软件平台风力发电机叶片在线监测故障预警系统。首先,通过对叶片的故障机理进行研究,以叶片的振动参数作为特征量,分别提取叶片正常、叶片裂纹、叶片质量偏心、叶根螺栓松动四种情况下的特征参数,利用BP神经网络建立起叶片故障类型识别模型;其次,以叶片每三天最大平均振动幅值量为特征参数,建立起叶片健康状态预测模型。最后,通过利用LabVIEW软件平台结合花生壳动态域名解析软件,解决用户不能通过外网远程访问监测系统的问题。本文以1.5m长风力机叶片为试验对象,建立叶片状态监测实验台,并根据实验台的布置情况及选定的测量方法,选择并搭建相应的信号采集的硬件系统。接下来通过实验,分别进行叶片的故障识别以及叶片固有频率提取实验,最后对所开发的系统与江苏东华软件实验结果进行比较,两者结果偏差在5%以内,从而表明本文所开发的系统能够有效地反映出叶片的状态特征。
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