本文關鍵詞：階次分析在1.5MW風電增速箱故障診斷中的應用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：風能作為一種可再生,無污染的新能源,受到越來越來多國家的重視和青睞,隨著單機容量和風機體積的逐漸增大,風機發(fā)生故障的概率也日益增大,而齒輪箱作為風機最主要的結構之一,其發(fā)生故障的頻率和造成的停機時間相對于其他部件都是最高的。故對風機齒輪箱的故障實時監(jiān)測也顯得尤為重要。同時由于受風機自身結構和風速時刻變化的雙重影響,所采集到風機齒輪箱的故障信號往往具有非平穩(wěn)的特性且含有大量的噪聲,為了提取故障信息的特征頻率,提高風機的運行效率,本文從以下幾個方面作了對風力發(fā)電機齒輪箱振動信號的分析與故障診斷:首先,針對風力發(fā)電機齒輪箱振動信號的非線性、非平穩(wěn)的特點,對風機齒輪箱的結構及典型故障形式做了詳細的闡述,在此基礎上對風機齒輪箱振動產生機理及振動信號的頻率特征作了深入研究,并對現場所采集到的風機齒輪箱典型故障振動信號進行了深入分析,闡明了不同故障振動信號的特征。其次,從時域診斷法和頻域診斷法入手,對風機齒輪箱的早期故障診斷方法作了研究,并對傳統(tǒng)的FFT分析方法和基于COT重采樣的階次分析方法原理作了深入研究,闡明了傳統(tǒng)的基于FFT的普通頻譜分析方法只能提取機械在轉速穩(wěn)定狀況下的特征頻率,若用于提取風機故障時的特征頻率,則將出現難以辨認的“頻率模糊”現象。同時運用基于COT重采樣的階次分析處理非平穩(wěn)信號,消除了因轉速不穩(wěn)定引起的“頻率模糊”現象,并通過仿真信號與傳統(tǒng)的FFT分析相比較,驗證該方法的優(yōu)越性。最后,由于現場所采集到的風機齒輪箱信號含有大量的噪聲,影響了傳統(tǒng)階次分析過程中重采樣的精度,本文對傳統(tǒng)的階次分析重采樣過程進行改進,提出了基于階次分析和小波閾值去噪相結合的診斷方法,與基于COT重采樣階次分析相比較,提高了其重采樣的精度,并通過現場實例對比分析,驗證該方法的有效性。
【關鍵詞】：風力發(fā)電機齒輪箱 小波去噪 FFT分析 階次分析 重采樣
【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM315;TH132.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 課題來源9
• 1.2 課題的研究背景9-13
• 1.3 風電設備故障診斷理論的國內外研究現狀13-15
• 1.4 本文主要的研究內容15
• 1.5 本課題的目的和意義15-16
• 第2章 齒輪箱的振動機理及典型故障振動信號采集16-32
• 2.1 風力發(fā)電機增速箱的基本結構16-17
• 2.2 風機齒輪箱的典型故障及其特征頻率17-22
• 2.2.1 齒輪的常見故障形式17-20
• 2.2.2 齒輪箱常見故障形式及特征頻率20-22
• 2.3 風力發(fā)電機齒輪箱振動機理分析22-27
• 2.3.1 齒輪箱在風場環(huán)境下的故障產生機理22-23
• 2.3.2 齒輪振動產生機理分析23-25
• 2.3.3 滾動軸承振動產生機理分析25-27
• 2.4 齒輪箱振動信號特征分析及采集27-31
• 2.4.1 風力發(fā)電機齒輪箱振動信號特征分析27
• 2.4.2 齒輪箱振動信號特征頻率27-29
• 2.4.3 風機齒輪箱典型故障的振動信號采集29-31
• 2.5 本章小結31-32
• 第3章 風力發(fā)電機齒輪箱故障信號診斷方法研究32-49
• 3.1 時域信號的處理32-35
• 3.1.1 時域診斷的方法及相關參數32-34
• 3.1.2 頻域診斷的方法及相關參數34-35
• 3.2 基于FFT的故障診斷方法35-37
• 3.2.1 FFT方法的概述及特性35-37
• 3.3 基于COT重采樣的階次分析故障診斷方法37-45
• 3.3.1 階次分析方法概述及其意義37-39
• 3.3.2 階次跟蹤方法概述39-43
• 3.3.3 基于COT重采樣的實現43-44
• 3.3.4 采樣率的設置44-45
• 3.4 基于階次分析的仿真信號對比分析45-48
• 3.5 本章總結48-49
• 第4章 基于階次分析的風機增速箱故障診斷49-61
• 4.1 小波分析及小波包分析的原理49-52
• 4.1.1 小波分析原理49-50
• 4.1.2 小波包的分析原理50-52
• 4.2 小波閾值去噪52-53
• 4.3 風機結構及傳感器測點布置53-54
• 4.3.1 風力發(fā)電機的結構53-54
• 4.3.2 風力發(fā)電機傳感器的測點位置54
• 4.4 風機增速箱故障診斷實例分析54-60
• 4.5 本章小結60-61
• 第5章 結論與展望61-63
• 5.1 結論61
• 5.2 展望61-63
• 參考文獻63-67
• 在學研究成果67-68
• 致謝68

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本文編號：489509