【摘 要】
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风轮不平衡故障是风力发电机组振动的重要原因。因此风轮不平衡故障诊断对于风力发电机组安全稳定运行有着重要的工程意义。风轮不平衡故障主要分为质量不平衡和气动不平衡,两种不平衡故障在机舱振动信号上有不同的故障特征。常见的基于信号的分析方法,例如快速傅里叶变换（FFT）,小波变换（WT）、经验模态分解（EMD）等方法用于在线诊断时,不仅需要采集存储一定长度的数据,而且计算量较大,影响诊断的时效性。而本文基
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风轮不平衡故障是风力发电机组振动的重要原因。因此风轮不平衡故障诊断对于风力发电机组安全稳定运行有着重要的工程意义。风轮不平衡故障主要分为质量不平衡和气动不平衡,两种不平衡故障在机舱振动信号上有不同的故障特征。常见的基于信号的分析方法,例如快速傅里叶变换（FFT）,小波变换（WT）、经验模态分解（EMD）等方法用于在线诊断时,不仅需要采集存储一定长度的数据,而且计算量较大,影响诊断的时效性。而本文基于诊断准确性和快速性需求,将自适应陷波器（ANF）和基于自适应卡尔曼滤波器（AKF）的诊断策略应用于复杂多变的工况下风轮不平衡故障诊断,并设计实现风轮不平衡故障诊断服务。本文主要从以下几个方面开展工作:（1）从风力发电机组的机理出发,分析风机质量不平衡和气动不平衡的动态特性,确定两类不平衡的振动频谱特征,由此建立不平衡振动诊断流程。（2）针对风力发电机组快速实时诊断的需求,提出基于ANF和基于AKF的振动特征跟踪方法,并分析方法的有效性,收敛性能以及鲁棒性。基于FAST仿真平台结合不平衡振动诊断流程,测试方法的有效性。（3）根据本文提出的故障诊断方法,设计并实现风轮不平衡故障诊断微服务,集成了基于传统FFT方法和本文提出的基于ANF、AKF方法,并给出风轮不平衡故障诊断的全流程示例。
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