1、风力发电机组故障诊断系统说明书风力发电机振动故障诊断系统V1.0说明书1.软件的特点和功能1.1软件特点本软件系统具有易学、好用、实用的强大优势，省略了很多的繁琐对话框和菜单，工作主界面更加简洁友好，人性化和多元化，有很多创新的操作方式和新功能。这些功能特点使软件操作者更加快速的入门和使用，并且可以获得直观的结果和数据形式。本软件系统集风力机齿轮箱故障诊断系统、电机故障诊断系统和叶片故障诊断系统于一体，各模块系统可以独立运行和使用，配合指定的硬件系统并且可以应用于各种类型和发电功率等级的风力发电机之上。V1.0版本是本软件系统的最新版本，也是利用当今先进的两种计算和测试应用软件Matlab 7
2、.5和Labview 2009中文版开发的软件系统。软件本身包含多项专利技术和技术革新，以帮助用户已更高的效率维护风力发电机产品，大大缩短故障解决周期和停机维修时间，实现更高的成本效益。1.2软件的功能（1）全中文的界面本软件系统的菜单、按钮、提示、系统状态以及帮助信息均为中文，降低操作者的门槛。（2）采用国际标准单位本软件系统中提供的计算数据、图形信息及标识信息均采用国际标准单位，便于查询和换算。（3）故障报表生成软件系统在对数据进行处理，可以生成故障报表即图例，和打印机连接可以直接输出。（4）多种数据接口软件系统具有丰富数据接口，程序可以对多种数据格式进行处理，并且以多种格式进行输出。2.
3、软件的安装2.1 系统要求为了保证V1.0系统能够正常运行，建议计算机应满足以下配置：（1）操作系统：中文Windows9X/2000/XP/vista，（西文环境需外挂中文平台）。（2）运行配置：奔腾以上微机、CPU主频800MHz以上、内存256MB以上、光驱或USB2.0接口（3）安装介质：CD-ROM、U盘（4）硬盘空间：需60M左右，2.2软件安装本软件系统的编程语言为MathWorks公司的Matlab 7.5和NI公司的Labview 2009中文版，所以在运行时需要预先安装比两种语言更高版本的软件应用程序。本软件系统为绿色软件无需安装，使用时只需要把程序从CD-ROM或是其它存
4、储介质拷贝到指定硬盘或目录下即可。3软件的操作和使用3.1软件主界面在Windows XP操作系统中，打开软件安装目录，运行目录下可执行启动文件FVFDv1.0.exe，显示如图1-1所示基于机组振动故障诊断系统V1.0软件界面，即系统主界面。图1-1风力发电机振动故障诊断系统主界面3.2数据回放模块 单击主界面上“数据回放模块”按钮，进入数据回放模块，如图1-2所示。在数据回放模块中，首先读取要观察的信号，然后选择滤波器的类型、滤波器的阶数、滤波器的通带范围对信号进行滤波，最后把滤波前后的时域信号和功率谱信号显示在界面上。图 1-2数据回放模块界面 3.2齿轮诊断模块单击主界面上“齿轮诊断模
5、块”按钮，进入数据回放模块，如图1-3所示。 图 1-3齿轮诊断模块界面 在齿轮诊断模块界面中，首先读取数据，求得齿轮第一级、第二级、第三级啮合频率；然后在界面上显示出所读取的信号，以及齿轮第一级、第二级、第三级啮合频率附近的频率成分；最后进行变频分析、解调谱分析和倒谱分析。3.2.1边频分析模块 单击齿轮诊断模块中的“边频”按钮，进入边频分析模块，如图1-4所示。图 1-4边频分析模块界面 在边频分析中，求得齿轮第一级、第二级和第三级啮合频率附近的边频成分，并将边频成分显示在界面上。根据边频成分的幅值与啮合频率处的幅值，对齿轮进行故障诊断。3.2.2解调谱分析模块 单击齿轮诊断模块中的“解调
6、分析”按钮，进入解调谱分析模块，如图1-5所示。图 1-5解调谱分析模块界面 解调谱主要是用来观察一定频率范围内的边频成分的。在解调分析模块中，首先分析了齿轮第二级和第三级啮合频率附近的解调谱，其次，可以任选频率范围，进行解调谱分析。3.2.3倒谱分析模块 单击齿轮诊断模块中的“倒谱分析”按钮，进入倒谱分析模块，如图1-6所示。图 1-6倒谱分析模块界面 倒谱分析主要是用来分析频域信号的周期成分的，在倒谱分析模块界面中，分别显示了时域图、频域图和倒谱图。3.3电机诊断模块单击分解面上“电机诊断模块”按钮，进入电机诊断模块，如图1-7所示。图 1-7电机诊断模块界面 在电机诊断模块中，首先读取信
7、号。然后计算电机转频的一倍频、二倍频和三倍频，并将一倍频、二倍频和三倍频显示在界面上。最后根据一倍频、二倍频和三倍频的幅值判断有无故障。3.4叶片诊断模块单击分解面上“叶片诊断模块”按钮，进入叶片诊断模块，如图1-8所示。图 1-8叶片诊断模块界面 在叶片故障诊断模块中： （1）模拟得到叶片正常状态、不同偏心质量和刚度损伤状态下的谐响应结果； （2）从各状态下的谐响应结果中提取故障特征量； （3）根据正常状态和各故障状态下的特征量，建立阈值向量用来判断有无故障； （4）用所有风力发电机叶片故障状态下的特征量建立第一个改进BP神经网络，用来判断各种故障类型，故障类型包括质量偏心和刚度损伤； （5
8、）用不同偏心状态下的特征量建立第二个改进BP神经网络，用来判断偏心质量位置和大小； （6）用不同刚度损伤状态下的特征量建立第三个改进BP神经网络，用来判断刚度损伤位置和大小； （7）读取需要诊断的数据，首先根据阈值向量判断有无故障；如果判断有故障，将其故障特征量带入第一个神经网络模型进行判断故障类型（质量偏心或刚度损伤）；当故障类型为质量偏心时，再将故障特征量带入第二个神经网络模型进行判断故障位置和故障大小；当故障类型为刚度损伤时，则将故障特征量带入第三个网络模型进行判断刚度损伤位置和刚度损伤程度。从而实现基于实验数据的叶片故障诊断。3.5数据库管理模块 “数据库管理模块”用于对于当前数据的清除和保存，历史数据的读取。图 1-9数据库管理模块“数据库管理模块”可以保存历史实验数据，记录同一台风力机或是同一类风力机的故障类型，从而进行离线的分析处理，打印出分析结果和报表。3.6关于、帮助和退出图 1-10关于、帮助和退出
