风力发电机组故障诊断技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨锡运等编著 著

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• 油分析
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出版社： 中国水利水电出版社

ISBN：9787517035886

商品编码：10017255571

出版时间：2015-08-01

作  者:杨锡运 等 编著 定  价:58 出 版 社:中国水利水电出版社 出版日期:2015年08月01日 页  数:176 装  帧:平装 ISBN:9787517035886 ●前言
●第1章绪论
●1.1风能及特点
●1.1.1风能的形成
●1.1.2风能的特点
●1.1.3风功率密度
●1.1.4平均风向
●1.2风力发电发展概况
●1.2.1风力发电的历史
●1.2.2我国风力发电的发展
●1.3风力发电机组的结构及特点
●1.3.1风力发电机组的分类
●1.3.2风力发电机组的基本组成
●1.4故障诊断技术概述
●1.4.1故障诊断的含义
●1.4.2故障诊断系统的性能指标
●1.4.3故障诊断的基本方法
●1.5风力发电机组故障诊断技术概述
●1.5.1风力发电机组故障诊断的目的
●1.5.2大型风力发电机组的常见故障
●部分目录

内容简介

本书是《风力发电工程技术丛书》之一，随着我国大量风力发电机组并网发电，了解风力发电机组相关部件的故障诊断技术对减少损失，提高效益意义重大。本书介绍了风力发电机组主要部件的结构特点、常用的故障诊断方法、运行维护事项和故障诊断的工程案例，内容包括叶片、齿轮箱、发电机、变桨系统、变流器的故障诊断技术。本书力求理论联系实际，内容通俗易懂，具有较强的针对性和实用性。
本书可作为从事风力发电机组运营、维护和管理的工程技术人员的学习、培训用书，也可作为风电工程领域研发人员和高等院校研究人员阅读参考。
杨锡运 等 编著 杨锡运，华北电力大学，副教授。1973年9月16日出生，内蒙古通辽人，女， 1994、7月东北电力学院生产过程自动化专业获学士学位，很好毕业生，荣获中国电机工程学会奖学金，在自动化系留校，1999年12月获得讲师职称。

《机械设备健康诊断与维护实践》 本书专注于机械设备在运行过程中可能出现的各种健康问题，并系统地介绍了切实可行的诊断与维护方法。全书围绕“预防为主，诊断为先，维护为辅”的理念展开，旨在帮助读者提升机械设备的可靠性，延长使用寿命，降低运行成本。 第一部分：机械设备健康诊断基础 本部分深入探讨了机械设备健康诊断的基本原理和技术。我们将从宏观层面分析机械设备从设计、制造、安装到运行、维护全生命周期的健康影响因素，包括材料疲劳、磨损、腐蚀、结构变形、连接松动等常见的退化机制。 损伤机理与特征识别： 详细解析各种典型损伤机理，如接触疲劳、润滑不良导致的磨损、环境因素引起的腐蚀、过载造成的塑性变形等，并重点阐述这些损伤在设备运行中可能产生的信号特征，例如异常振动、温度升高、噪声变化、油液污染等。 信号采集与处理技术： 介绍用于设备状态监测的各类传感器技术，包括振动传感器（加速度计、速度计、位移传感器）、温度传感器、声学传感器（听诊器、超声波检测仪）、油液分析仪器等。同时，详细讲解信号预处理技术，如滤波、去噪、特征提取（时域、频域、时频域分析）等，以获得更具诊断价值的原始数据。 故障诊断方法学： 系统梳理和介绍主流的故障诊断方法，包括： 基于规则的诊断： 阐述如何利用专家知识和工程经验建立诊断规则库，通过逻辑推理来判断设备故障。 基于模型的诊断： 介绍如何建立设备运行的数学模型或物理模型，通过模型预测与实际运行数据的偏差来诊断故障。 基于数据驱动的诊断（机器学习与人工智能）： 深入讲解如何运用统计学方法、模式识别技术、机器学习算法（如支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等）以及深度学习模型来分析大量历史和实时监测数据，实现智能化故障诊断。本节将重点介绍如何构建有效的训练数据集，选择合适的模型，以及模型的评估与优化。 第二部分：典型机械设备的故障诊断与维护案例 本部分将聚焦几种在工业生产中普遍存在的关键机械设备，结合实际案例，详细讲解其常见故障的诊断思路和维护策略。 旋转机械（如泵、风机、电机、齿轮箱）故障诊断： 不平衡故障： 分析转子不平衡产生的振动特征，包括其幅值、频率及其与转速的关系，并给出校平衡的方法。 不对中故障： 讲解轴系不对中（平行不对中、角度不对中）产生的特征振动，包括其频谱成分和相位特征，并介绍对中调整的步骤与技巧。 轴承故障： 详细阐述滚动轴承常见故障（外圈、内圈、滚子、保持架损坏）的振动特征，如阶次比、故障频率的计算与识别，并提供不同类型轴承的诊断要点。 齿轮故障： 分析齿轮啮合产生的固有振动，以及齿轮齿面损坏、断齿、齿偏等故障可能引起的噪声和振动变化，介绍齿轮检测技术。 联轴器故障： 介绍联轴器松动、损坏、对中不良等导致的故障现象及诊断方法。 电机故障： 探讨定子绕组短路、断路、转子槽效应、轴承故障等引起的电机异常，并结合电气参数与振动数据的综合分析。 往复式机械（如压缩机、内燃机）故障诊断： 气阀故障： 分析气阀密封不良、泄漏、卡滞等对压缩或燃烧过程的影响，以及如何通过压力、流量信号进行诊断。 活塞环与缸套磨损： 讲解磨损导致的窜气、烧机油等现象，及其在压力-容积图上的表现。 连杆与曲轴机构故障： 诊断轴承间隙过大、弯曲、断裂等引起的冲击噪声和振动。 液压与气动系统故障诊断： 油液污染： 阐述油液污染（颗粒物、水分、空气）对系统性能的影响，以及油液分析的重要性和方法。 泵与马达故障： 诊断液压泵/马达的磨损、密封失效、内部泄漏等问题，通过压力、流量、噪声等参数进行分析。 阀门故障： 讲解换向阀、溢流阀、减压阀等常见阀门的堵塞、泄漏、动作迟滞等故障的诊断。 执行器故障： 分析液压/气动缸的密封泄漏、杆件变形、导向失效等问题。 其他关键设备（如输送带、起重设备）故障诊断： 结合具体设备的工作特点，讲解皮带跑偏、磨损、驱动装置故障，以及起重滑轮、钢丝绳、制动器等部件的磨损与失效诊断。 第三部分：设备维护策略与实践 本部分将从预防性维护、状态基准维护、预测性维护等不同维度，系统介绍现代化的设备维护理念与实践。 设备全生命周期维护管理： 强调在设备的设计选型、安装调试、日常操作、定期检修等各个阶段制定和执行有效的维护计划。 润滑管理： 介绍不同类型润滑剂的选择、加注、更换周期，以及润滑不良对设备健康的影响。 紧固件管理： 强调对设备连接螺栓、螺母等的定期检查与紧固，防止松动引发的二次故障。 清洁与环境控制： 阐述保持设备及其周边环境清洁对防止磨损、腐蚀、电气故障的重要性。 备品备件管理： 讲解如何根据设备重要性、故障率、维修周期等因素，科学地储备和管理备品备件。 诊断数据在维护决策中的应用： 强调如何将故障诊断的结果转化为具体的维护指令，指导维修人员进行有针对性的维修，实现“修前必诊，诊必准确”。 维护记录与经验反馈： 建立完善的设备维护档案，记录每次故障诊断和维修的情况，用于分析设备性能趋势，优化维护策略，积累工程经验。 本书内容力求详实，结合大量的图示、表格和实际案例，旨在为机械工程师、设备管理员、维修技术人员提供一套系统、实用的机械设备健康诊断与维护操作指南。阅读本书，您将能够更有效地识别设备潜在的健康风险，掌握精准的故障诊断方法，并制定科学的维护计划，从而显著提升设备的运行效率与经济效益。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，《风力发电机组故障诊断技术》这本书最大的亮点在于其强大的实践指导意义。它不仅仅是理论知识的堆砌，而是将理论与实践紧密结合，为读者提供了一套切实可行的故障诊断解决方案。书中对各种诊断方法的优缺点进行了客观的评价，并且根据不同的故障类型，给出了最适合的诊断建议。例如，在讲述轴承故障诊断时，它详细比较了振动分析、润滑油分析和声学分析等方法的适用性，并且给出了具体的判断标准。我甚至发现了一些我之前从未接触过的诊断技术，比如基于图像处理的叶片表面缺陷检测。这让我感到非常兴奋，因为这代表了故障诊断技术的发展方向。书中的语言风格非常专业且严谨，没有丝毫含糊不清的地方，这对于我这种追求精确性的读者来说，简直是福音。我一直在思考，随着风力发电机组数量的不断增加，如何更高效、更准确地进行故障诊断，这本书无疑为我们提供了一个非常好的解决方案。它不仅仅是一本技术手册，更像是一份宝贵的经验总结，帮助我们少走弯路，提高工作效率。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，在翻阅《风力发电机组故障诊断技术》之前，我对故障诊断的理解还停留在比较基础的层面。但这本书彻底改变了我的看法。它就像一位经验丰富的导师，把我带入了一个全新的领域。书中对每一种故障的处理流程都进行了非常详细的讲解，从最初的现象观察，到数据的收集与分析，再到最终的判断和处理，每一个环节都环环相扣，逻辑清晰。我尤其欣赏它在“排除法”的应用上的指导，教我如何系统地排除可能性，从而更快地锁定故障源。书中对各种诊断工具和仪器的介绍也相当全面，不仅说明了它们的作用，还对如何正确使用它们进行了详细的指导。我印象特别深刻的是关于“故障模式与影响分析（FMEA）”的应用，它提供了一个系统性的框架来识别和评估潜在的故障，并且提出相应的预防措施。这不仅仅是事后诸葛亮，更是对未来风险的提前规避，这种前瞻性的思路让我受益匪浅。我经常会把书中的一些分析方法和流程用到自己的实际工作中，并且发现效果显著。它教会我不仅仅要关注“是什么问题”，更要关注“为什么会出这个问题”，以及“如何避免这个问题再次发生”。这种深层次的思考，让我对风力发电机组的运行有了更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的让我耳目一新！我一直对风力发电这个领域很感兴趣，尤其关注那些实际运行中可能遇到的问题。之前也看过一些泛泛而谈的书，但都觉得不够深入，停留在理论层面。直到我翻开这本《风力发电机组故障诊断技术》，才感觉像是找到了宝藏。书里的内容安排得非常有条理，从基础的故障机理分析，到各种典型故障的识别与诊断方法，再到一些更前沿的诊断技术，都讲解得非常透彻。我特别喜欢它在案例分析部分，选取了很多现实世界中风力发电机组遇到的真实案例，而且分析得非常细致，就像请了一位经验丰富的工程师在我耳边手把手地教我一样。它不仅仅是列举问题，而是深入到故障产生的根源，讲解背后的物理过程，以及如何通过各种传感器数据、运行参数来判断故障的性质和位置。例如，在讲解叶片故障诊断时，它不仅提到了疲劳裂纹、腐蚀等常见问题，还详细介绍了如何利用振动分析、声学检测、甚至视觉检测技术来提前预警和精准定位。对于像我这样的初学者来说，这种循序渐进、理论与实践相结合的讲解方式，让我能够更快地理解复杂的概念，并且非常有成就感。书中的图表和数据也相当丰富，很多地方都有直观的示意图，让抽象的原理变得易于理解。更重要的是，它提供了一些非常实用的诊断流程和工具，这对于将来从事风力发电机组的维护和故障排除工作非常有帮助。这本书的价值，远不止于技术本身，它更是一种思维方式的培养，教会我如何系统性地思考问题，如何从多角度去分析，而不是简单地套用公式。我甚至觉得，这本书可以作为风力发电专业学生必读的教材，或者作为风电场运维人员的案头必备。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，《风力发电机组故障诊断技术》这本书在内容上的深度和广度都让我感到非常惊喜。它没有止步于对常见故障的简单介绍，而是深入到每一个故障背后的原理，以及如何利用各种先进的技术手段来识别和诊断。例如，在讲解发电机故障时，它不仅提到了绕组短路、绝缘损坏等经典问题，还详细介绍了如何利用电磁场分析、高压局部放电检测等方法来诊断发电机内部的早期损伤。我特别喜欢书中关于“数据驱动的故障诊断”章节，它介绍了如何利用大数据分析、人工智能等技术来从大量的运行数据中提取有用的信息，从而实现更精准、更及时的故障诊断。这让我看到了未来风力发电机组运维的发展方向。书中的图文并茂，大量精美的插图和清晰的图表，将复杂的原理和数据可视化，使得阅读体验非常流畅。我经常会停下来，仔细研究那些图表，从中获取更多的信息。而且，书中还提供了一些案例研究，这些案例都非常贴近实际，让我能够更好地理解书中的理论知识在实际应用中的体现。例如，其中一个案例详细分析了一个风力发电机组因为某个轴承的早期磨损而导致的一系列连锁反应，以及是如何通过振动分析技术成功地在故障发生初期就将其识别出来的。这种实践性的内容，对于我这种希望将理论知识应用于实际工作的人来说，价值巨大。

评分☆☆☆☆☆

读完《风力发电机组故障诊断技术》，我感觉自己的知识体系得到了极大的拓展。这本书不仅涵盖了风力发电机组故障诊断的各个方面，而且在内容上具有很强的深度和前沿性。我特别欣赏它在讲述齿轮箱故障时，对润滑油分析的详细讲解，包括如何从油液的化学成分、磨损颗粒等方面来判断齿轮箱内部的损伤情况。这让我意识到，很多时候，看似不起眼的检测手段，却能提供关键的诊断信息。书中还介绍了如何利用热成像技术来检测发电机绕组过热、轴承摩擦异常等问题，这让我对故障诊断有了更全面的认识。我甚至发现了一些关于风力发电机组“健康管理”的概念，比如如何通过数据分析来预测潜在的故障，并提前进行维护，从而避免设备停机和损失。这让我看到了风力发电机组运维的未来发展方向。书中的图表和案例分析非常丰富，为理解复杂的技术概念提供了很好的帮助。我甚至觉得，这本书的作者在编写过程中，充分考虑到了读者的学习曲线，从易到难，层层深入，非常到位。这本 这本书的知识密度非常高，但幸运的是，它以一种清晰且易于理解的方式呈现出来，让即使是初学者也能从中受益匪浅。我在阅读的过程中，经常会做笔记，记录下一些重要的概念和方法，以便日后查阅。尤其是在关于电气系统故障诊断的部分，书中详细阐述了如何通过分析电压、电流、功率等参数的变化来判断故障的性质和位置。我过去对电气故障的理解相对模糊，但通过这本书，我对其有了更深入的认识。它不仅讲解了故障的现象，更深入地剖析了故障产生的原因，以及如何利用各种电气测量仪器来辅助诊断。例如，对于发电机内部的绝缘劣化，书中介绍了高压绝缘电阻测试、介质损耗测试等方法，并且给出了详细的操作步骤和数据解读。我尤其赞赏书中关于“故障诊断系统”的章节，它介绍了如何将各种诊断技术集成到一个统一的平台中，实现故障的自动化检测和预警。这种系统性的思考方式，让我看到了未来风力发电机组运维的发展趋势。而且，书中还提到了一些关于故障数据记录和分析的重要性，这让我意识到，积累故障数据对于改进诊断模型和提升诊断精度至关重要。总的来说，这本书为我打开了一个全新的视角，让我对风力发电机组的故障诊断技术有了更全面、更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本《风力发电机组故障诊断技术》的内容，用“面面俱到”来形容一点也不为过。它覆盖了风力发电机组从叶片、齿轮箱、发电机到控制系统等几乎所有关键部件的故障诊断。我最欣赏的是它对不同故障类型的深入剖析，不仅仅是告诉你“有什么问题”，而是细致入微地告诉你“为什么会出这个问题”，以及“这个问题可能会带来什么后果”。书里详细介绍了各种诊断方法的原理、适用范围以及优缺点，这让我能够根据不同的场景选择最合适的方法。比如，在讲述齿轮箱故障时，它不仅提到了常见的磨损、点蚀，还对润滑油分析、振动分析、甚至热成像技术在诊断齿轮箱内部早期损伤方面的应用进行了详细的阐述。我尤其对其中关于“早期预警”的章节印象深刻，书中强调了通过对运行数据的持续监测和分析，提前发现潜在的故障迹象，从而避免重大事故的发生。这对于提高风力发电场的运行效率和降低维护成本至关重要。我了解到，通过一些高级的算法和模型，可以从看似正常的运行数据中挖掘出隐藏的故障信息，这种“未雨绸缪”的思路，确实让我大开眼界。而且，书中的语言风格非常专业且严谨，没有丝毫含糊不清的地方，这对于我这种追求精确性的读者来说，简直是福音。我一直在思考，随着风力发电机组规模的不断扩大和技术的不断更新，如何更高效、更准确地进行故障诊断，这本书无疑为我们提供了一个非常好的解决方案。它不仅仅是一本技术手册，更像是一份宝贵的经验总结，帮助我们少走弯路，提高工作效率。

评分☆☆☆☆☆

《风力发电机组故障诊断技术》这本书，我只能用“物超所值”来形容。它不仅内容详实，而且涵盖了风力发电机组故障诊断的方方面面。我尤其喜欢它在讲述控制系统故障时，对各种传感器信号异常的处理方法进行了详细的说明。例如，如何通过分析速度传感器的波动来判断齿轮箱是否存在异常，或者如何通过分析风速传感器的偏差来判断风向标是否存在问题。这些看似细微的分析，却往往是发现故障的关键。书中还提供了很多实用的诊断表格和流程图，这对于在实际工作中快速定位问题非常有帮助。我经常会把这些表格和流程图打印出来，放在工作台旁边，方便随时查阅。我注意到，这本书在内容的组织上非常清晰，每个章节都逻辑严谨，层层递进。它就像一个精心设计的地图，带领我们一步步深入风力发电机组的故障诊断世界。我之前也尝试过阅读一些相关的技术文献，但总觉得碎片化，不成体系。这本书的出现，恰恰弥补了我的这一需求，它提供了一个完整的知识体系，让我能够系统地掌握风力发电机组的故障诊断技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计得非常人性化。我拿到手后，首先注意到的是目录清晰明了，每个章节都围绕着一个特定的主题展开，让人一眼就能找到自己感兴趣的内容。我个人对控制系统故障的诊断特别感兴趣，因为这部分往往涉及到比较复杂的逻辑和通信问题。这本书在这方面的讲解非常到位，它详细介绍了各种传感器失效、执行器故障、控制逻辑错误以及通信中断等问题的诊断思路和方法。我甚至发现了一些我之前从未接触过的故障诊断技术，比如基于模型预测的故障检测，以及利用机器学习算法进行故障分类和诊断。这些内容让我感到非常兴奋，因为它们代表了当前故障诊断技术的前沿方向。书中还穿彡的穿插了一些“陷阱”和“误区”的提示，提醒读者在诊断过程中可能遇到的容易出错的地方，这非常实用，能够帮助我们避免走弯路。我发现，很多时候，故障诊断之所以困难，不是因为技术本身有多么高深，而是因为对问题的理解不够深入，或者走了错误的诊断方向。这本书恰恰提供了避免这些问题的有效指导。而且，它还鼓励读者积极思考，提出自己的解决方案，而不是仅仅被动接受书中的内容。这种互动式的学习方式，让我感觉自己不仅仅是在阅读，更是在参与一个学习和探索的过程。我个人认为，对于任何从事风力发电机组相关工作的人来说，这本书都绝对是值得拥有的一本宝典，它能够极大地提升我们解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

让我印象最深刻的是，《风力发电机组故障诊断技术》这本书在内容上具有很强的创新性。它不仅仅是对现有技术的梳理和总结，更是对未来发展趋势的探讨。例如，书中详细介绍了如何利用物联网技术和大数据平台来实现风力发电机组的远程监测和智能诊断。这让我看到了风力发电机组运维的智能化发展方向。我尤其对书中关于“故障预测与健康管理（PHM）”的章节非常感兴趣，它介绍了如何利用先进的算法和模型来预测风力发电机组的剩余寿命，并提前制定维护计划，从而最大程度地减少非计划停机时间。这对于提高风力发电的经济效益具有重要的意义。书中的语言风格非常流畅，虽然技术性很强，但读起来并不枯燥。作者善于用生动的比喻和形象的描述来解释复杂的概念，让读者能够轻松地理解。我经常会把书中的一些观点和方法与我的工作经历进行对照，并且发现书中提到的很多问题和解决方案都与我遇到的情况不谋而合。这让我感到非常有共鸣，也更加肯定了这本书的价值。总而言之，这是一本集理论、实践、前沿技术于一体的优秀著作，对于风力发电领域的专业人士来说，绝对是一本不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我购买《风力发电机组故障诊断技术》这本书，主要是希望能够系统地学习风力发电机组的故障诊断技术。读完之后，我可以说，这本书完全超出了我的预期。它不仅提供了丰富和详实的理论知识，更重要的是，它非常注重实践应用。书中的案例分析非常生动，让我能够更直观地理解理论知识的实际运用。我特别喜欢它在讲解叶片损伤诊断时，详细介绍了如何利用有限元分析来模拟叶片的受力情况，以及如何通过振动模态分析来识别叶片中的裂纹。这让我看到了现代工程技术在风力发电机组故障诊断中的强大作用。而且，书中对不同类型风力发电机组（例如直驱和齿轮传动）的故障特点进行了区分讲解，这让我能够更精确地掌握针对不同型号的机组的诊断方法。我之前一直觉得，风力发电机组的故障诊断是一个非常专业且高深的技术领域，但这本书用一种非常易懂的方式，将这些复杂的知识娓娓道来。我甚至觉得，这本书的作者在编写过程中，充分考虑到了不同读者的接受程度，从基础的原理讲起，逐步深入，非常到位。它不仅仅是提供知识，更是在培养一种解决问题的能力，一种严谨细致的思维方式。