風(fēng)電齒輪和滾動(dòng)軸承故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行環(huán)境一般較為惡略，長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行可能導(dǎo)致設(shè)備產(chǎn)生故障。風(fēng)電機(jī)組主傳動(dòng)鏈上任何一個(gè)關(guān)鍵零部件失效都會(huì)導(dǎo)致傳動(dòng)系統(tǒng)癱瘓，進(jìn)而影響風(fēng)電機(jī)組的正常運(yùn)行，造成不可估計(jì)的損失。齒輪箱和軸承作為風(fēng)電機(jī)組主傳動(dòng)鏈上的核心部件，對(duì)其進(jìn)行故障特征提取和故障識(shí)別的重要性不言而喻。
　　 首先，開發(fā)了基于cRIO的數(shù)據(jù)采集軟件，為故障特征提取和故障識(shí)別提供實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源，文中用到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)均由此軟件采集得到。
　　 齒輪處于運(yùn)行狀態(tài)時(shí)，分

2、為變轉(zhuǎn)速和定轉(zhuǎn)速兩種狀態(tài)。當(dāng)轉(zhuǎn)速恒定時(shí)，若齒輪產(chǎn)生故障，振動(dòng)信號(hào)會(huì)產(chǎn)生幅值調(diào)制，采解調(diào)分析方法對(duì)信號(hào)進(jìn)行特征頻率提取。由于齒輪在產(chǎn)生故障時(shí)，特征頻率成分會(huì)產(chǎn)生明顯變化，導(dǎo)致能量分布產(chǎn)生較大改變，本文在此基礎(chǔ)上提出了基于頻域的能量重心法和相關(guān)系數(shù)法對(duì)齒輪進(jìn)行故障診斷，通過仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了這種方法的有效性。當(dāng)齒輪處于變轉(zhuǎn)速狀態(tài)且發(fā)生故障時(shí)，振動(dòng)信號(hào)變?yōu)榧扔蟹嫡{(diào)制又有頻率調(diào)制的信號(hào)，本文采用了包絡(luò)階次分析方法對(duì)故障齒輪進(jìn)行特征頻率提取，并通

3、過齒輪的斷齒實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，從而解決了傳統(tǒng)傅里葉變換在處理此類信號(hào)時(shí)產(chǎn)生的“頻譜模糊”現(xiàn)象。
　　 軸承在風(fēng)電機(jī)組主傳動(dòng)鏈中和齒輪具有同等重要的位置，對(duì)其進(jìn)行故障特征提取和故障識(shí)別研究必不可少。本文采用聚類經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和支持向量機(jī)的方法對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行特征提取和故障識(shí)別。首先，對(duì)故障軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行EEMD分解，對(duì)分解后的IMF分量進(jìn)行能量計(jì)算，得到故障信號(hào)在不同尺度上的能量分布，通過進(jìn)一步計(jì)算得到其能量熵和奇異值熵。對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)