【摘 要】
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随着传统化石燃料的快速消耗,环境污染程度的不断加深,开发风能、太阳能、海洋能等可再生能源成为了国内外热议的主题。其中,风能因为其来源丰富、分布广泛、绿色无污染等特点,引起了全世界广泛关注与研究,风力发电技术不断发展,风电机组的组装容量日益扩大。但与此同时,风机也面临着机舱体积增大、重量增加、轮毂增高、维修困难等挑战。而在风机的众多部件中,发挥核心作用的滚动轴承由于持续受到交变载荷作用,很容易出现故
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随着传统化石燃料的快速消耗,环境污染程度的不断加深,开发风能、太阳能、海洋能等可再生能源成为了国内外热议的主题。其中,风能因为其来源丰富、分布广泛、绿色无污染等特点,引起了全世界广泛关注与研究,风力发电技术不断发展,风电机组的组装容量日益扩大。但与此同时,风机也面临着机舱体积增大、重量增加、轮毂增高、维修困难等挑战。而在风机的众多部件中,发挥核心作用的滚动轴承由于持续受到交变载荷作用,很容易出现故障并导致齿轮箱、发电机等多个部件失效。因此,开展风机轴承的故障预警诊断具有十分重要的实际工程意义。本文利用深度学习算法,开展风机轴承故障的预警诊断方法研究,提出基于长短时记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）的风机轴承故障预警方法以及基于改进堆叠降噪自编码网络（Stacked Denoising Autoencoders,SDAE）的风机轴承故障诊断方法,考虑到查看具体故障风机位置的需求,基于三维可视化技术,建立风电场三维全视景模型,依托Visual Studio平台,研发风机轴承故障智能预警诊断系统。具体研究内容如下:（1）针对实际的工程情况,利用长短时记忆网络,建立基于LSTM的风机轴承故障预警方法,实现风机轴承振动数据均方根值的动态预测,通过与阈值的对比分析,实现风机轴承故障的提前预报预警;基于滚动轴承全寿命周期数据,分别利用LSTM网络与BP网络、支持向量机对其进行轴承故障预警分析,验证本文提出方法的优越性。（2）针对SDAE网络超参数不易确定的缺点,考虑到遗传算法在寻优方面的优秀表现,利用遗传算法优化SDAE网络超参数,提高网络精度,提出基于改进SDAE网络的风机轴承故障诊断方法;基于实际的滚动轴承故障分类数据,分别利用本文提出方法与多种神经网络进行研究分析,证明本文提出方法的有效性与优越性。（3）针对实际工程需求,提出系统设计目标与技术框架,设计系统模块功能;基于ArcGIS、3ds Max等软件,建立风电场数字地形及风机三维模型,利用地物融合方法,完成风电场三维全视景模型建立;设计系统数据库框架,利用Oracle数据库,完成系统数据库建立;依托Visual Studio平台,基于C#语言与软件二次开发技术,实现在线监测、时域频域分析、故障预警、故障诊断等模块功能,完成风机轴承故障智能预警诊断系统研发。
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