基于DSP和神经网络的风力发电机齿轮箱远程故障诊断系统

风力发电机齿轮箱是风力发电机组中发生故障频率最多的部件。为了满足对风力发电机齿轮箱的远程状态监测和故障诊断要求,设计了以C2 000系列DSP-TMS320F2812(简称F2812)为核心处理器的风力发电机齿轮箱远程故障诊断系统。系统可以脱离上位机独立运行,利用F2812丰富的外设模块构建了系统的硬件,可以对模拟信号、转速频率信号、数字信号进行数据采集,并具有以太网、全球移动通信系统(GSM)通信功能。针对风力发电机齿轮箱常见的轴承和齿轮故障,采用了有限脉冲响应(FIR)数字滤波、快速傅里叶变换(FFT)、倒频谱、小波分析等方法提取出故障特征。将提取的特征向量输入训练好的BP神经网络进行嵌入式故障分类和识别,得出故障的类型、部位和程度。测试表明本系统能够实现长时间在线监测,并能正确的识别出故障,特别适用于风力发电机远程在线监测和故障诊断。