2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著人類生活水平的逐步提升和全球經濟的日益繁榮,能源消費也日漸增長,同時在煤、石油、天然氣等非再生能源逐步枯竭,全球氣候異常和環(huán)境保護的背景下,風能作為一種廣泛存在的可再生能源受到了普遍的重視。
  近10年來,風力發(fā)電在我國得到了快速發(fā)展。在裝機總容量上,我國已連續(xù)多年排名世界第一。隨著風電機組日趨大型化和復雜化,風機單機容量的巨大化以及結構的復雜化使得機組發(fā)生故障的機率大大增加。風力發(fā)電機組作為一種大型旋轉機械,在其所發(fā)生的全

2、部機械結構故障中,約有三分之一的是由軸承失效所引發(fā)的,同時大型發(fā)電機組的狀態(tài)檢測通常會在短時間內會產生大量的實時運行數(shù)據,所以研究滾動軸承故障檢測技術并將大數(shù)據處理技術應用于大型風力發(fā)電機組的故障檢測中具有非常重要的實用價值。
  本文首先闡述了滾動軸承故障檢測技術在國內外的發(fā)展概況,然后提出了基于小波分析、獨立分量分析和支持向量機的故障檢測方法,最后介紹了此方法在大數(shù)據平臺上的實施方案,論文工作主要分為四個部分:
  1)

3、滾動軸承振動信號的預處理?,F(xiàn)場收集到的原始信號往往包含各種各樣的干擾信息,通常情況下需要對振動信號做相應的處理來增大其信噪比。在分析常用信號降噪方法的基礎上,選擇了小波降噪的方法,結合獨立分量分析理論,利用實驗數(shù)據進行了驗證分析。
  2)振動信號的特征提取。振動信號特征向量的提取是故障檢測中最基本的一個步驟,也是制約故障檢測技術發(fā)展的瓶頸。在分析現(xiàn)有思路優(yōu)缺點的基礎上,對時域和時頻域特征進行了比較,最終選取了相對小波能量為振動信

4、號的特征向量。
  3)特征分類方法的選擇。首先分析了多分類支持向量機(Multi-classSupport Vector Machine,Multi-class SVM)的幾種構造方法,然后在小波分析的基礎上,利用實驗數(shù)據完成了Mu] ti-class SVM相關參數(shù)的確定。
  4)提出了以Spark為平臺的風電機組故障檢測方案。本部分以前文得到的方法為依據,提出了以Spark大數(shù)據分析平臺為支撐的滾動軸承故障檢測實現(xiàn)方

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