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风力发电机组在线故障预警与诊断一体化系统设计与应用
  • ISSN号:1000-1026
  • 期刊名称:《电力系统自动化》
  • 分类:TP277[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]浙江大学电气工程学院,浙江省杭州市310027
  • 相关基金:国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2007AA05Z432926); 国家自然科学基金资助项目(60804045)
中文摘要:

目前,风力发电机组缺乏一个面向整机所有重要部件关键参数的综合性监测系统,且现有系统的分析和诊断功能较薄弱。因此,设计了一种风力发电机组在线故障预警和诊断一体化系统,分别从系统的结构、功能和特点3个方面阐述了整个系统的硬件和软件实现。在对现有故障诊断方法和振动信号特点分析的基础上,阐述和论证了故障预警系统的工作原理和故障诊断方法的步骤,并重点对故障诊断系统自学习能力的具体功能和实现方法进行了说明。实际风电场运行情况表明,该一体化系统稳定、可靠、高效,完全能够满足实际的需要。

英文摘要:

At moment there are very few system which can monitor the key operating parameters of wind turbine important components,and fault diagnosis capability in the existing system is very poor.An integrated system is designed,which combines the on-line fault warning and fault diagnosis.The hardware and software implementation is firstly demonstrated from system structure,system function and integrated system characters.Based on the analysis of fault diagnosis methods and vibration signal characters,the principle of fault warning system and the steps of fault diagnosis are expounded and proved,specially the function and implementation of fault diagnosis self-learning function.Practical operation in Zhangbei wind power plant shows that this monitoring system can satisfy the actual application with high reliability and efficiency.

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期刊信息
  • 《电力系统自动化》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:国电自动化研究院
  • 主编:薛禹胜
  • 地址:南京市江宁区诚信大道19号
  • 邮编:211106
  • 邮箱:aeps@nari-china.com
  • 电话:025-81093050 81093045
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-1026
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1180/TP
  • 邮发代号:28-40
  • 获奖情况:
  • 1999年荣获首届“国家期刊奖”,1998年获“华东地区最佳期刊”称号,连继三届江苏省优秀期刊,中国期刊方阵“双高”期刊,第三届中国出版政府奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:73920