基于狀態(tài)監(jiān)測信息的風電機組齒輪箱故障預測研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩55頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、近些年來,風電成為世界上發(fā)展最快的可再生能源,據(jù)政府計劃,到2020年我國風電的裝機容量將達到30GW。風力發(fā)電機組的復雜性,而且風電廠多地處偏遠,甚至位于海上,使設備的維修費用成為目前風電廠的最大支出之一。因此針對風力發(fā)電設備的維修需要更為有效地維修策略。如果在故障發(fā)生前做出預測,就能夠提前制定檢修計劃,合理的安排檢修人員與物資,減少因風電機組突然停機造成的損失,保證機組正常持續(xù)運行。因此,研究改進風電機組關鍵部件的故障預測算法,對降

2、低風電場運行、檢修成本和提高風電機組運行可靠性具有重大意義。
   本文首先介紹了風機組成及風機狀態(tài)監(jiān)測現(xiàn)狀,著重介紹了風機齒輪箱的運行、維護及發(fā)生故障的主要形式。在對風機進行有效監(jiān)測獲取實時監(jiān)測信息的基礎上,引入兩種狀態(tài)預測算法-改進灰色算法和時間序列法,分析了它們的預測特點及適用范圍。首先將改進灰色預測算法應用于風機齒輪箱監(jiān)測溫度數(shù)據(jù)的實時預測,提前預知了溫度的變化,結合經(jīng)驗閾值,做出風機停機的決策。接著,本文運用時間序列分

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論