【摘 要】
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风能是可再生的清洁能源,风力发电是将风能转化成机械能,再转化为电能的高效发电方式,而风力发电机工作长期处于交通不便、环境恶劣的地区,风机齿轮箱的高故障率严重影响风电产业的经济效益,因此对风机齿轮箱进行故障检测是十分必要的。首先,本文介绍了风机齿轮箱的结构特点,通过分析齿轮箱的工作原理,了解了齿轮箱发生故障时的成因,以及发生振动时的外在机械表现。其次,根据建立的等效振动模型,分别对信号采集器、传感器
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风能是可再生的清洁能源,风力发电是将风能转化成机械能,再转化为电能的高效发电方式,而风力发电机工作长期处于交通不便、环境恶劣的地区,风机齿轮箱的高故障率严重影响风电产业的经济效益,因此对风机齿轮箱进行故障检测是十分必要的。首先,本文介绍了风机齿轮箱的结构特点,通过分析齿轮箱的工作原理,了解了齿轮箱发生故障时的成因,以及发生振动时的外在机械表现。其次,根据建立的等效振动模型,分别对信号采集器、传感器、芯片、处理器等进行了选型,课题采用了ARM+FPGA的架构,实现了四通道输入、10k Hz采样率、24位精度的核心指标,并且具有网络传输的功能。利用FPGA强大的时序控制能力和硬件并行性优势完成了各个模块的驱动和数据流的控制。四路输入信号经过信号调理电路之后在AD模块完成由模拟量到数字量的转换,在FPGA的控制下被缓存到外部存储器SDRAM并最终发送到树莓派上。对数字信号进行分析处理,得到信号的频谱图,通过对频谱数据进行分析,得出齿轮箱是否出现故障,并进行诊断分析。信号处理系统对基于傅里叶变换的频域分析方法和基于希尔伯特变换的包络分析方法两种分析方法进行了MATLAB程序设计,然后对分数阶希尔伯特变换展开研究,在分数阶希尔伯特变换的阶次优化问题上,提出一种基于差分进化算法的分数阶希尔伯特变换阶次优化的新方法,在相同的精度要求下,相较于传统方法,新方法的优化速度更快、鲁棒性更好,并且利用新方法对信号进行频域分析时得到的特征频率更为显著。经过软件仿真和实物硬件的调试,最终数据采集系统可以符合预期稳定地工作,验证了设计的正确性。
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