本文關(guān)鍵詞：風(fēng)電齒輪箱齒輪故障預(yù)警與診斷的研究

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【摘要】：行星傳動(dòng)結(jié)構(gòu)一般尺寸小、傳動(dòng)比大的特點(diǎn),逐漸取代傳統(tǒng)齒輪箱,廣泛的應(yīng)用于各種大型機(jī)械設(shè)備中,行星齒輪箱一旦發(fā)生故障,將會(huì)造成很大的安全事故和經(jīng)濟(jì)損失,針對(duì)傳統(tǒng)傳動(dòng)結(jié)構(gòu)的齒輪箱的故障預(yù)警與診斷的研究已經(jīng)比較成熟,但是對(duì)行星齒輪箱故障的研究卻是比較少,本文針對(duì)風(fēng)電行星齒輪箱,采用SCADA數(shù)據(jù)和振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行故障預(yù)警與診斷的研究。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下：1.首先,對(duì)齒輪的常見(jiàn)故障進(jìn)行了介紹,從齒輪的振動(dòng)機(jī)理出發(fā),建立齒輪振動(dòng)模型,分析齒輪典型故障下的振動(dòng)信號(hào)特征,同時(shí)對(duì)風(fēng)電齒輪箱的類(lèi)型以及結(jié)構(gòu)進(jìn)行介紹,以齒輪磨損這一故障為研究對(duì)象,結(jié)合FTA和FEMA技術(shù),分析故障原因、影響、征兆以及相應(yīng)的維修措施,建立完整的故障知識(shí)庫(kù)。2.在平行嚙合齒輪振動(dòng)分析的基礎(chǔ)上,對(duì)行星輪系振動(dòng)信號(hào)模型進(jìn)行分析,計(jì)算行星輪系各組件的轉(zhuǎn)動(dòng)頻率,分別對(duì)行星輪系正常、分布故障、局部故障時(shí)的振動(dòng)信號(hào)模型進(jìn)行分析,得出各故障的特征頻率,利用MATLAB軟件對(duì)行星輪系各狀態(tài)進(jìn)行仿真,分析各狀態(tài)下的頻譜特征。3.針對(duì)很少利用現(xiàn)有SCADA數(shù)據(jù)對(duì)齒輪箱進(jìn)行故障預(yù)警與診斷的現(xiàn)狀,本文對(duì)齒輪箱潤(rùn)滑油油溫進(jìn)行研究,針對(duì)齒輪箱運(yùn)行工況復(fù)雜多變,依靠恒定的潤(rùn)滑油溫度值作為齒輪箱故障預(yù)警值容易出現(xiàn)誤報(bào)的問(wèn)題,提出了基于運(yùn)行區(qū)間劃分的齒輪箱在線(xiàn)故障預(yù)警方法。通過(guò)劃分不同的運(yùn)行區(qū)間,根據(jù)高斯模型對(duì)不同運(yùn)行區(qū)間分別設(shè)定閾值,將實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)帶入相應(yīng)的運(yùn)行區(qū)間判定是否異常,再利用移動(dòng)窗口計(jì)算異常率作為觸發(fā)齒輪箱故障預(yù)警的指標(biāo)。4.無(wú)量綱指標(biāo)對(duì)于齒輪早期故障敏感,可以作為齒輪早期故障預(yù)警,針對(duì)新無(wú)量綱指標(biāo)需要在整周期采樣的基礎(chǔ)上進(jìn)行計(jì)算的要求以及風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行工況不穩(wěn)定,所測(cè)得的振動(dòng)信號(hào)為非平穩(wěn)信號(hào)的現(xiàn)狀,采用階比分析以及EMD分解方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,進(jìn)而轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)角域信號(hào),同時(shí)齒輪箱不同傳感器測(cè)點(diǎn)提供故障不同敏感度的信息或者互補(bǔ)的信息,本文以多傳感所測(cè)振動(dòng)信號(hào)的無(wú)量綱指標(biāo)為預(yù)警參數(shù),采用遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)齒輪早期故障進(jìn)行預(yù)警,比一般神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計(jì)算速度快,準(zhǔn)確率高。5.在上述第2點(diǎn)的行星輪系故障特征的基礎(chǔ)上,提出一種新型的齒輪箱故障部位以及嚴(yán)重程度的在線(xiàn)診斷方法,首先提取可準(zhǔn)確表征故障信息的特征量,再計(jì)算待測(cè)樣本和預(yù)先設(shè)定的各故障模式標(biāo)準(zhǔn)樣本之間的J-散度和KL-散度值,利用散度值可表征故障模式以及散度值的變化可追蹤故障嚴(yán)重程度變化的特點(diǎn),來(lái)判斷故障部位及嚴(yán)重程度,同時(shí),針對(duì)行星齒輪箱一般缺乏足夠故障樣本的問(wèn)題,對(duì)此方法進(jìn)行改進(jìn),通過(guò)計(jì)算待測(cè)樣本與正常標(biāo)準(zhǔn)樣本之間不同故障特征量的散度值,可以有效判斷故障模式以及嚴(yán)重程度。6.在本文的研究基礎(chǔ)上,把本文的研究?jī)?nèi)容應(yīng)用于實(shí)際的風(fēng)電機(jī)組行星齒輪箱的故障預(yù)警與診斷,驗(yàn)證了此方法的有效性,同時(shí)對(duì)風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障預(yù)警和故障診斷的系統(tǒng)進(jìn)行初步開(kāi)發(fā)。
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TM315

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前6條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：1239879