【摘要】：為實現(xiàn)風電機組齒輪箱及時有效地監(jiān)測和維護,提出基于小波包與倒頻譜分析的風電機組齒輪箱齒輪裂紋診斷方法。該方法針對齒輪裂紋振動信號為轉速頻率對嚙合頻率及其倍頻調(diào)制的特點,利用小波包分解來識別振動信號中的故障特征,通過小波包頻帶能量監(jiān)測得到故障部位的嚙合頻率范圍;考慮到倒頻譜可以分離和提取難以識別的密集調(diào)制信號的周期成分,基于倒頻譜識別故障部位的轉速頻率,綜合利用兩種頻譜分析方法得到的嚙合頻率和轉速頻率,能診斷故障部位和類型。實驗研究表明,該方法能精確地診斷齒輪裂紋故障,并可以實現(xiàn)對風電機組齒輪在復雜環(huán)境中退化狀態(tài)的監(jiān)測,預防斷齒等重大故障的發(fā)生。
[Abstract]:In order to realize timely and effective monitoring and maintenance of wind turbine gearbox, a method of gear crack diagnosis for wind turbine gearbox based on wavelet packet and cepstrum analysis is proposed. According to the characteristic that the vibration signal of gear crack is rotating speed frequency versus meshing frequency and its frequency doubling modulation, the fault characteristics in vibration signal are identified by wavelet packet decomposition, and the meshing frequency range of fault part is obtained by wavelet packet band energy monitoring. Considering that the cepstrum can separate and extract the periodic components of the dense modulation signal which is difficult to recognize, based on the cepstrum to identify the speed frequency of the fault site, the meshing frequency and speed frequency obtained by the two spectrum analysis methods can be used to diagnose the fault location and type. The experimental results show that this method can accurately diagnose the gear crack fault, monitor the degradation state of wind turbine gear in complex environment, and prevent the occurrence of major faults such as tooth breakage.
【作者單位】： 華北電力大學控制與計算機工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61273144)
【分類號】：TM315;TH165.3

【參考文獻】

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本文編號：2508720