本文關(guān)鍵詞：風電齒輪箱早期復合故障信息提取技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 共振稀疏分解 早期復合故障 信息提取 風電齒輪箱 故障診斷

【摘要】：隨著風電行業(yè)的迅猛發(fā)展,對風電機組的可靠性要求越來越高,其故障診斷技術(shù)已經(jīng)成為該行業(yè)的第三產(chǎn)業(yè)。風電齒輪箱作為風電機組中的關(guān)鍵組件,加強其狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷具有重要意義。風電齒輪箱中行星齒輪傳動部分故障發(fā)生頻率相對較高,由于其特殊的傳動結(jié)構(gòu)使其故障診斷要比傳統(tǒng)的定軸齒輪箱難度更大,如何有效提取這一部分的故障信息是一個重要的研究課題。為此,本文基于共振稀疏分解方法提取風電齒輪箱的行星架軸承和行星齒輪的早期復合故障信息,取得了良好的效果。本文選定研究對象的具體結(jié)構(gòu)為一級行星傳動加二級定平行軸齒輪傳動形式,并確定了故障類型為行星架軸承外圈剝落故障和行星齒輪局部剝落故障。根據(jù)齒輪箱的具體結(jié)構(gòu),分析了行星架軸承外圈剝落故障和行星齒輪局部剝落故障的傳遞路徑,提出了符合故障信號傳遞路徑的二自由度振動模型,并結(jié)合行星齒輪斷齒故障信號研究了故障沖擊響應信號的時域波形特征。研究了行星架軸承和行星齒輪的局部故障信號的頻譜特征。分析了風電齒輪箱振動信號中包含的主要成分。本文結(jié)合風電齒輪箱早期復合故障的時域波形特征,提出了基于共振稀疏分解的風電齒輪箱早期復合故障信息提取方法。通過對共振稀疏分解各參數(shù)的詳細分析,研究了各參數(shù)對故障信息提取效果的影響。針對傳統(tǒng)共振稀疏分解方法中品質(zhì)因子和權(quán)重系數(shù)矩陣選擇上的不足,利用遺傳算法良好的全局尋優(yōu)特性,優(yōu)化高、低共振分量的品質(zhì)因子與權(quán)重系數(shù)矩陣。得到的最優(yōu)品質(zhì)因子充分考慮了早期復合故障的共振屬性差異,達到與行星架軸承外圈和行星齒輪早期復合故障沖擊響應信號最佳的匹配效果。得到的最優(yōu)權(quán)重系數(shù)矩陣有效地減少了故障信息的流失并避免了共振分量之間的耦合現(xiàn)象。最后,根據(jù)實際轉(zhuǎn)速變化情況,采用包絡分析或階次包絡分析處理包含著故障信息的高、低共振分量,反映早期復合故障信息的提取效果。在清華大學風電齒輪箱故障診斷實驗臺上驗證本文提出的方法,通過行星架軸承和行星齒輪早期復合故障信息提取實驗說明了該方法的有效性。與傳統(tǒng)共振稀疏分解方法得到的結(jié)果進行對比分析,結(jié)果表明本文提出的基于參數(shù)優(yōu)化的共振稀疏分解方法,不僅可以有效地避免傳統(tǒng)的共振稀疏分解方法提取早期復合故障信息時易出現(xiàn)的漏診現(xiàn)象,還能在提取過程中保留更多地故障信息并減少共振分量的耦合情況。
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TM315

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 HE WangPeng;ZI YanYang;CHEN BinQiang;WANG Shuai;HE ZhengJia;;Tunable Q-factor wavelet transform denoising with neighboring coefficients and its application to rotating machinery fault diagnosis[J];Science China(Technological Sciences);2013年08期

2 陳向民;于德介;羅潔思;;基于信號共振稀疏分解的包絡解調(diào)方法及其在軸承故障診斷中的應用[J];振動工程學報;2012年06期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李蓉;齒輪箱復合故障診斷方法研究[D];湖南大學;2013年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前3條

1 周培毅;風力發(fā)電機組中齒輪箱的故障診斷與研究[D];新疆大學;2010年

2 孫云嵩;基于信號共振稀疏分解的齒輪故障診斷方法研究[D];湖南大學;2013年

3 李肖城;滾動軸承復合故障信號檢測技術(shù)研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2014年

，

本文編號：1165402