基于云平臺的風(fēng)電機(jī)組故障診斷數(shù)據(jù)處理技術(shù)研究.pdf

1、在環(huán)境污染越來越嚴(yán)重的今天，各國都越來越重視包括風(fēng)能在內(nèi)的無污染新型能源的利用率，但風(fēng)電場所處環(huán)境惡劣且機(jī)組大多安裝在高空幾十米處，造成風(fēng)電機(jī)組出現(xiàn)故障時不能及時發(fā)現(xiàn)并高效解決問題。由于風(fēng)電場的種種限制條件，往往到機(jī)組停止運(yùn)行時才更換內(nèi)部設(shè)備，這使得機(jī)組的維修成本變高、發(fā)電效率變低，而對風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行必要的狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷是降低故障率和機(jī)組停機(jī)率的有效方法。在風(fēng)電機(jī)組處于工作狀態(tài)時，它的內(nèi)部結(jié)構(gòu)中的齒輪箱或軸承會產(chǎn)生大量的振動數(shù)據(jù)，通過

2、處理分析這些歷史或?qū)崟r數(shù)據(jù)可以為我們的故障診斷提供可靠的依據(jù)。
　　傳統(tǒng)的風(fēng)電機(jī)組大多是采用單機(jī)數(shù)據(jù)處理模式，隨著風(fēng)電機(jī)組振動數(shù)據(jù)的不斷增長，數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理速度成為風(fēng)電機(jī)組故障診斷的瓶頸。單機(jī)模式難以跟上數(shù)據(jù)處理的要求，云計(jì)算自2003年提出以來，其分布式的并行運(yùn)算、數(shù)據(jù)可靠性高等特點(diǎn)受到廣泛關(guān)注。其中的高度可擴(kuò)展平臺Hadoop可以將數(shù)據(jù)存儲和分發(fā)到數(shù)百個廉價的并行操作服務(wù)器集群，將數(shù)據(jù)部署到云平臺進(jìn)行快速過濾和高效分析已經(jīng)

3、成為當(dāng)今信息社會數(shù)據(jù)處理的主要方式。
　　離散傅里葉變換成功實(shí)現(xiàn)了設(shè)備振動頻率的離散化，利用傅里葉變換可以實(shí)現(xiàn)信號的頻譜分析、有關(guān)濾波器頻率響應(yīng)時間的計(jì)算以及信號通過線性系統(tǒng)的卷積運(yùn)算等。因此，離散傅里葉變換在信號譜分析領(lǐng)域發(fā)揮著非常重要的作用。但是由于離散傅里葉變換在變換過程中的時間復(fù)雜度過大，不能實(shí)時滿足處理需求，所以后來有人提出了快速傅里葉變換(FFT)。隨后，本文研究了FFT算法的特點(diǎn)。結(jié)合云計(jì)算的集群特點(diǎn)，我們對FFT算

4、法的每一級運(yùn)算均進(jìn)行了改進(jìn)，將串行FFT算法在MapReduce上分為數(shù)據(jù)補(bǔ)齊、碼位倒置、蝶形運(yùn)算等的Map階段和Reduce階段，實(shí)現(xiàn)了FFT算法的并行化。以國內(nèi)某風(fēng)電場的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱和軸承典型故障數(shù)據(jù)為背景設(shè)計(jì)了一種云環(huán)境下的風(fēng)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)，對系統(tǒng)進(jìn)行需求分析并詳細(xì)設(shè)計(jì)其中主要的四大功能模塊，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)可視化界面。
　　本文最后對Hadoop平臺的計(jì)算性能進(jìn)行了測試和分析，通過對比單機(jī)實(shí)驗(yàn)測試，驗(yàn)證FFT并行化的正確率