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        基于大型風力發(fā)電機組齒輪箱實時故障診斷策略分析

        2019-10-30 09:59:10楊金玉
        中國應急管理科學 2019年12期
        關鍵詞:風力發(fā)電機組

        楊金玉

        摘要:本文主要分析了我國大型風力發(fā)電機組齒輪箱實時故障診斷策略,重點介紹了幾種全新相應地診斷策略,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)點優(yōu)勢。通過對大型風力發(fā)電機組齒輪箱實施故障診斷策略進行分析,希望能夠幫助解決大型風力發(fā)電機組中齒輪箱的故障問題。

        關鍵詞:風力發(fā)電機組;齒輪箱故障;診斷策略

        1.實時故障診斷技術概述

        當前我國大型風力發(fā)電機組中齒輪箱在實際的工作當中,還存在一些問題,容易出現(xiàn)故障。一旦齒輪箱出現(xiàn)了故障,就會對整體的大型風力發(fā)電機組造成巨大的不利影響,嚴重阻礙和制約著大型風力發(fā)電機組發(fā)揮出其本身的價值和作用,因此,對大型風力發(fā)電機組齒輪箱實時故障進行診斷,是十分重要的,有著現(xiàn)實的價值和意義。文章本部分將對大型風力發(fā)電機組齒輪箱實時故障診斷技術進行概述分析。

        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前社會中現(xiàn)今的計算機和網(wǎng)絡技術,將大型風力發(fā)電機組齒輪箱中出現(xiàn)的故障和問題通過網(wǎng)絡將信息數(shù)據(jù)傳遞到相關的專家面前,專家根據(jù)自身的專業(yè)能力素質(zhì)和長期經(jīng)驗對齒輪箱中的故障進行分析診斷,迅速找到關鍵的問題,從而提出解決辦法進行解決。這一方法主要應用于復雜系統(tǒng)中,其系統(tǒng)中沒有精確的數(shù)學模型。專家系統(tǒng)故障診斷辦法是一個當前應用最為廣泛地一個智能故障診斷技術。具體而言,其由綜合數(shù)據(jù)庫、知識庫、推理機、人機接口、解釋系統(tǒng)等眾多部分組成。知識庫是在線形式信息庫。收集和集合了相關專家學者的大量領域?qū)I(yè)知識,是進行故障診斷的主要依靠之一。推理機是專家系統(tǒng)的組織及控制中心,是系統(tǒng)的大腦,主要通過故障信息的獲取結(jié)合規(guī)則進行故障問題的匹配診斷,在匹配成功后給出診斷結(jié)果。在實際的應用,專家系統(tǒng)優(yōu)缺點分明,在故障診斷的適應力方面還需要改進,同時太過于依賴專家的領域知識。

        1.2小波分析故障診斷方法

        小波分析方法主要是通過信號的處理,將信號投影到空間中,通過信號的變化進行相應故障的檢測。小波分析故障診斷方法能夠在多種限制因素較多的環(huán)境中對信號進行及時地檢測和分析,從而尋找到齒輪箱中的故障問題。

        1.3神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷方法

        人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network)有著多種優(yōu)點優(yōu)勢,例如容錯、自適應、自學習及處理等。這些優(yōu)點給予了其很強的工程應用性。神經(jīng)網(wǎng)絡診斷系統(tǒng)是一個并不復雜的結(jié)構(gòu)過程,其診斷的過程主要包含著兩個階段層次的內(nèi)容:一是訓練,也即是學習。二是診斷,也即是匹配。具體的過程如下:系統(tǒng)首先將學習故障樣本進過神經(jīng)網(wǎng)絡訓練得到相應的權(quán)值,訓練完成后對診斷樣本進行相應地故障診斷,實現(xiàn)故障的隔離分離,如圖1所示。

        神經(jīng)網(wǎng)絡故障診斷系統(tǒng)目前收到了社會中各行各業(yè)的廣泛關注,成為了故障研究診斷領域的一個焦點,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,主要為訓練樣本獲取困難,對網(wǎng)絡權(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,有著獨特的優(yōu)勢。在實際的故障診斷中,通過運行合適的函數(shù)和模糊規(guī)則,進行模糊邏輯推理,達到故障診斷的效果。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、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,同時選擇的參數(shù)精度等多個方面的因素都會對模糊邏輯故障診斷的準確性造成一定的影響。在實際的應用中,應當同其他方法進行結(jié)合使用。

        1.5故障樹故障診斷方法

        故障樹分析(Fault Tree Analysis)是對整體系統(tǒng)運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。這樣就形成了一個故障樹,對故障樹進行邏輯分析,就能夠?qū)X輪箱中的故障問題追根溯源找到根本性的原因,從而進行分析、診斷并加以解決。正確故障樹的構(gòu)建是這一方法能夠進行診斷的最根本條件和最重要條件,一旦故障樹結(jié)構(gòu)不正確,就會極大地降低故障診斷的精確度,診斷的作用就無法得到體現(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,其是由過去曾經(jīng)出現(xiàn)過的問題和故障案例進行經(jīng)驗上的總結(jié),從而幫助指導解決新問題故障的一種診斷方法。運用這一方法,對故障診斷的相關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,有著廣闊的應用空間。

        2.總結(jié)

        總而言之,大型風力發(fā)電機組是我國在新形勢下可持續(xù)發(fā)展和新能源開發(fā)應用中的一個重要組成部分內(nèi)容,是風力資源開發(fā)的重要硬件保證。而齒輪箱作為大型風力發(fā)電機組中的重要結(jié)構(gòu),其一旦發(fā)生故障,將極大地影響發(fā)電機工作。對齒輪箱故障進行診斷分析,是尤為必要的。文章從此出發(fā),對實時故障診斷的方法技術進行闡述總結(jié),希望能夠結(jié)合實際解決大型風力發(fā)電機組中齒輪箱故障問題。

        參考文獻:

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

        [2]王志遠.風力發(fā)電機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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