本文選題：風電齒輪箱 + 階比重采樣�。� 參考：《振動與沖擊》2017年19期

【摘要】：針對風電機組運行工況復雜多變,早期故障特征提取十分困難的問題,提出無量綱指標趨勢分析法以實現(xiàn)風電機組齒輪箱故障的早期診斷。通過階比重采樣方法對齒輪箱振動信號進行預處理,將非平穩(wěn)時域信號轉(zhuǎn)化成平穩(wěn)角域信號,引用無量綱因子指標反映機組早期故障程度變化趨勢;利用指標趨勢分析法建立風電齒輪箱故障預警模型,并通過實驗室數(shù)據(jù)和現(xiàn)場數(shù)據(jù)進行分析驗證。結(jié)果表明,該方法能夠比較準確的對風電機組齒輪箱早期故障進行診斷,并能初步估測故障發(fā)生時間,達到故障預警目的。
[Abstract]:In view of the complicated and changeable operating conditions of the wind turbine, the problem of early fault feature extraction is very difficult. The non dimensional index trend analysis method is proposed to realize the early diagnosis of the fault of the gear box of the wind turbine. The vibration signal of the gear box is pretreated by the step sampling method, and the non-stationary time domain signal is converted into a stationary angle domain signal. Using the dimensionless factor index to reflect the change trend of the early fault degree of the unit, and using the index trend analysis method to establish the fault warning model of the wind power gear box, and through the laboratory data and the field data, the results show that this method can diagnose the early fault of the wind turbine gear box more accurately and can be estimated initially. The time of fault occurrence is measured to achieve the purpose of fault warning.
【作者單位】： 華北電力大學新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室;國華能源投資有限公司;
【基金】：神華集團科技創(chuàng)新項目(SHJT-12-24) 華能集團科學技術(shù)項目(HNKJ-H27) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)專項基金(2016XS27)
【分類號】：TM315

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本文編號：1976477