基于Hilbert解调及倒谱的齿轮箱点蚀故障诊断研究
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第27卷第3期2011年3月
电力科学与工程Electric Power Science and Engineering
Vol.27，No.3Mar．，2011
基于Hilbert 解调及倒谱的齿轮箱点蚀故障诊断研究
王
聪
(华北电力大学能源动力与机械工程学院，河北保定071003)
摘要:将Hilbert 解调和倒谱分析方法结合起来对齿轮箱点蚀故障进行了诊断研究。首先介绍了Hilbert 解调和倒谱的基本原理，然后针对Hilbert 解调和倒谱等单种方法的不足，论述了将Hilbert 解调与倒谱分析结合用于齿轮箱故障诊断的基本思想，最后通过QPZZ －II．旋转机械故障试验系统进行了齿轮箱点蚀故障的实例验证分析。研究表明，Hilbert 解调技术可以解调出调制信号，但在处理相加信号时有局限性;倒谱可以区分出边频带中的周期成分，将成簇的边频带简化为单根的谱线，受传递路径影响小，但当调制边频的幅值不大或者信号中含有较大噪声时，倒谱中得到的调制频率的幅值并不明显;将这两种方法结合起来可以很好地克服传统单种方法存在的憋端，可对齿轮箱的点蚀故障进行有效诊断。关键词:齿轮箱;Hilbert 解调;倒谱;点蚀;故障诊断中图分类号:TP206;TH132．41
文献标识码:A
收稿日期:2010－09－22。
作者简介:王聪(1986－)，男，硕士研究生，研究方向为设备状态监测与故障诊断，E-
mail :anadgkl@163．com 。0引言
齿轮传动具有承载能力大、传动精度高、传
动比固定、结构紧凑等特点，被各种机械设备所广泛使用。随着现代工艺技术的发展，齿轮传动的承载能力、传动精度越来越高，磨损、剥落、点蚀、裂纹等失效形式也越来越引起重视
［1］
。
目前运用在齿轮箱故障诊断的方法有很多，
如同周期相加平均分析、频谱分析、解调分析、倒谱分析等。但这些方法都具有一定的局限性，如单独用同周期相加平均方法在分析一根轴上有多对齿轮啮合时无法分析出故障类型和特点，而Hilbert 解调方法可以很好地解决这一问题，但其本身在处理相加信号时有局限性，针对这一局限
性，倒谱分析可以弥补其不足
［2，3］
。将Hilbert 解调与倒谱分析相结合可以克服传统方法的不足，
很好地对齿轮箱常见典型故障进行诊断。本文介绍了将Hilbert 解调和倒谱分析相结合的齿轮箱故障诊断方法，该方法可以有效应用于磨损、点蚀剥落、断齿等齿轮箱典型故障，然后以齿轮点蚀故障为例进行了实例验证。
1齿轮箱故障分析原理
齿轮机构振动时的频谱通常主要表现为啮合
频率及其谐波为载波频率，齿轮所在轴转频及其
倍频为调制频率的啮合频率调制，调制边频带是由于齿轮箱中轴的转频调制齿轮啮合频率形成。齿轮箱结构复杂，调制边频通常交叉分布在一起，而一般频谱无法对边频的总体水平做出定量估计，所以很难在频谱图中有效诊断出故障，为此可以采用Hilbert 解调谱分析边频信息，也可以采用倒谱从复杂的边频中识别出故障频率，提取幅值谱上的周期特征，进而分析出故障。1.1Hilbert 解调原理
假设齿轮啮合振动的载波信号为
x m (t )=A sin (2πf m t +φ)(1)
式中:f m 为齿轮的啮合频率。
齿轮轴旋转调制信号为
A (t )=1+m cos (2πf r t )(2)
式中:f r 为齿轮所在轴的转频。
设齿轮的振动信号为x m (t )=A m ［1+m cos (2πf r t )］sin (2πf m t +φ)(3)Hilbert 变换的目的就是把幅值调制信号A m ［1+m cos (2πf r t )］分离出来。x m (t )的Hilbert 变换为
x ∧
(t )=A m ［1+m cos (2πf r t )］cos (2πf m t +φ)(4)
定义x m (t )的解析信号为
z m (t )=x m (t )+j x ∧
(t )
(5)
第3期王聪基于Hilbert解调及倒谱的齿轮箱点蚀故障诊断研究37幅值
A m (t)=x2
m
(t)+x∧2
m
(t
槡)=A m［1+m cos(2πf r t)］(6)
为x m(t)的包络。
先以啮合频率及其倍频作为中心频率进行窄带通滤波，选择适当的带宽，滤掉其中的干扰成分。再对经过带通滤波的信号进行Hilbert解调，分离掉其中的高频载波频率成分f m，最后对包络式(6)进行FFT变换得到的频谱图即为Hilbert 解调谱图，它包含了齿轮振动信号的主要幅值调制频率成分。
解调法是故障诊断中较常用的一种方法，它可非常有效地识别某些冲击振动，从而找到该冲击振动的振源，但这种方法在分析相加信号时能将两信号频率之差作为基频解出，对于复杂信号解调时还有可能出现相乘信号的调制频率和相加信号的频率差这两个频率成分的差与和的频率成分。实际使用时将使解调谱图出现一些无法判断的频率成分并引起误诊断［4］。
1.2倒谱原理
倒谱分析的实质就是对幅值谱取对数后再做一次频谱分析，所以又称为二次频谱分析。倒谱的定义如下:
设时域信号x(t)的幅值谱密度函数为S x(f)，则x(t)的倒谱函数为C(τ):
C(τ)={F－1［lg S
x
(f)］}2(7)式中:τ为倒频率，τ值大者为高倒频率，表示倒谱上快速波动和密集谐频;反之，τ值小者为低倒频率，表示倒谱上缓慢波动和稀疏谐频。F－1代表傅里叶逆变化。
工程上常用C(τ)的平方根，即幅值倒谱C x(τ):
C
x (τ)=C(τ
槡)=F－1［lg S x(f)］(8)
由于S x(f)是偶函数，幅值倒谱可以写成
C
x (τ)=F［lg S
x
(f)］(9)
倒谱对边频成分具有“概括”能力，可以识别出幅值谱上的周期成分，将原来谱图上复杂的边频带化简为单根的谱线，易于观察。倒谱的另一个优点是它能把信号源与路径区分开来，分布在齿轮箱上两个不同测点的传感器所采集的数据由于传输途径不同会形成两个传递函数，其输出谱就会不同。但倒谱受传递函数影响很小，使得两个倒谱上的故障特征几乎相同。需要指出的是当对多段平均的功率谱取对数后，功率谱中与调制边频带无关的噪声和其他信号也都得到较大的权系数而放大，所以当调制边频的幅值不大或者信号中含有较大噪声时，倒谱中得到的调制频率的幅值并不明显［5］。
1.3基于Hilbert解调和倒谱的综合诊断方法
Hilbert解调分析方法和倒谱方法可以应用于齿轮箱常见典型故障的诊断，但都有各自的优点和缺点，在实际工程应用中单独用一种方法对齿轮箱进行故障诊断的效果不佳。将Hilbert解调和倒谱结合起来实现优势互补，可以提高齿轮箱故障诊断的效率和精度，更适用于齿轮箱常见典型故障如点蚀、断齿、磨损、裂纹等的诊断。
对于Hilbert解调处理相加信号时的局限性，倒谱可以弥补其不足。如果在Hilbert解调谱中有难以识别的频率成分时，可以验证倒谱中是否有该频率成分，如果没有则说明该频率成分在幅值谱中是非周期性的，或者可能是由Hilbert解调将相加信号的频率差作为调制信号解调出的，但需通过计算进一步验证是否为Hilbert解调的局限性所致，具体验证方法可以参考文献［4］。另外，倒谱受传递路径影响很小，在实际工程应用时，传感器的布置会受到现场环境的影响，可能无法安放在理想的测点，对不同传感器采集的数据进行Hilbert解调分析时，各个解调谱图会因为传递路径的不同产生一定的差异，影响故障分析。为此，可以利用倒谱做定性分析，避免传递路径问题干扰故障分析。
对于倒谱在调制边频的幅值不大或信号中含有较大噪声时得到的调制频率的幅值不明显的问题，Hilbert解调技术却能解决这一问题，Hilbert 谱能准确描述各频率成分的幅值，提高信噪比。
2齿轮故障实例分析
2.1分析对象
实例分析通过江苏千鹏诊断工程有限公司的QPZZ－II．旋转机械振动分析及故障诊断试验平台系统获得信号数据，采用Matlab对信号数据进行分析处理［6，7］。试验台平面示意图如图1所示。
基于Hilbert解调和倒谱分析的综合诊断方法可以应用于齿轮箱常见典型故障，这里仅以齿轮
38电力科学与工程2011
年
图1实验平台平面示意图
Fig．1Experiment platform
点蚀故障为例进行实例分析，模拟点蚀故障的齿轮为大齿轮，安装在齿轮箱负载侧，采用2个加速度传感器分别安装在齿轮箱2个轴承座上，如图1所示。采样频率为5120Hz，分析点数为8192点。轴转频计算公式为
f
r
=n/60(10)式中:n为轴转速，齿轮啮合频率计算公式为
f m =n?z/60=f
r
?z(11)
式中:z为齿轮齿数。
点蚀故障模拟实验过程中磁粉扭力器模拟
2N·m负载。输入轴转速为765r/min，输出轴大齿轮齿数75，输入轴小齿轮齿数55，传动比i=55/75，根据公式(10)与公式(11)，输入轴转频f r1=12.75Hz，输出轴转频f r2=9.35Hz，齿轮啮合频率为f m1=701.25Hz，传动带带轮上有32个齿，则其啮合频率为f
m2
=408Hz。注意实验时在同样的负载下，换上正常大齿轮后，电机转速为660r/min，通过同上计算过程，此时输入轴转频f'r1=11Hz，输出轴转频f'r2=8.07Hz，齿轮啮合频率f'm1=605Hz，带轮啮合频率为
f'
m2
=352Hz。
2.2时域分析与幅值谱分析
图2与图3分别为正常齿轮与点蚀故障齿轮的测点1处时域波形图。从时域波形图上可以看出点蚀故障齿轮时域波形上有规律地冲击，可能说明齿轮出现严重局部性损伤，冲击时间间隔大概与输出轴转一周所用时间相等，即故障齿轮每转一周出现一次冲击。
图4为点蚀故障齿轮测点1处的幅值谱图。从图4中可以看出故障已经激起齿轮的一阶固有频率1016Hz，且出现以啮合频率693.1Hz、齿轮固有频率1016Hz为载波频率的边频调制现象，边频带带宽多数为9.35Hz左右，与输出轴转频
相近，边频带数量多，与断齿或者大的剥落等局部性缺陷的边带特征相类似，为了进一步分析确认故障，下面进行了Hilbert解调分析和倒谱分析
。
图4测点1处故障齿轮幅值频谱图
Fig．4Amplitude spectrum of fault gear at measuring point1
2.3Hilbert解调与倒谱综合分析
图5是测点1处以齿轮固有频率和啮合频率为中心频率的窄带通滤波后的Hilbert解调谱图，图6为测点2处以啮合频率为中心频率做窄带通滤波后的解调谱图。齿轮固有频率是由故障激起，在图5(a)中可以看到与输出轴的转频9.35Hz相近的9.375Hz及其二倍频18.75Hz、三倍频27.5Hz等，谐波次数较多，由此则验证了故障齿轮在输出轴上且为严重的局部损伤性故障。图5 (b)中可以看到输入轴转频12.5Hz，还能看到
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输出轴转频及其倍频。正常情况下啮合频率周围也有少量各轴的转频调制边带，只有出现故障时，以故障轴为带宽的边频在数量和幅值上有较大的变化。所以也可以说明故障位置在输出轴上。同时由图5(b )和图6可以看到由于测点位置不同，解调谱图各频率幅值也有较大变化。由于测点2距输入轴近，所以图6中输入轴幅值增长最为明显。并且两图中干扰频率成分较多，如图6中的未知频率成分21.88Hz 及44.98Hz 较明显
。
图7，8为测点1处正常齿轮和点蚀故障齿轮的倒谱图，图9为测点2处点蚀故障齿轮倒谱图。图7中可以看到正常齿轮倒谱图比较平整，没有明显冲击。从图8中可以看到有三处明显的冲击，对应倒频率依次为:0.1084s ，0.2166s 和0.3248s ，由此可见倒谱图中出现了周期成分:0.1084s ，其中0.1084s 对应频率为1/0.1084s
=9.225Hz ，与输出轴转频9.35Hz 相近，由此说明调制边频带宽为9.35Hz ，可以验证故障发生在输出轴上，即可以验证输出轴上的大齿轮发生故障。并且由图8和图9可以看出倒谱受传递路径影响极小，两图都显示了幅值谱中输出轴转频的周期成分，且图中看不到21.88Hz 对应
的倒频
率，说明图6中的21.88Hz 及其2倍频44.98Hz
不是幅值谱中的周期边频成分，很有可能是由于Hilbert 解调技术的局限性所致，为分析时不予考虑的干扰成分，这样通过倒谱分析便排除了Hilbert 解调局限性带来的干扰。
3结论
(1)在时域波形中可以看出故障严重程度。
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发生点蚀等局部性缺陷时，幅值谱中调制边频带数量较多，且严重的点蚀故障会激起齿轮固有频率调制现象。
(2)Hilbert解调法是故障诊断中较常用的一种方法，可有效地识别某些冲击振动，但这种方法在分析相加信号时却有明显的局限性，同时在分析时要注意传递路径的影响。
(3)倒谱可以把成簇的边频带简化为单根谱线，识别幅值谱中的周期成分，受传递路径影响小，但当调制边频的幅值不大或者信号中含有较大噪声时，倒谱中调制频率的幅值并不明显。
(4)将Hilbert解调和倒谱综合应用在齿轮箱故障诊断中，可以提高诊断的效率和精度。
参考文献:
［1］张海潮，吴伟蔚，郑霞君．基于经验模态分解法和Hilbert谱的齿轮箱故障诊断［J］．机床与液压，2007，35(12):174－176．
Zhang Haichao，Wu Weiwei，Zheng Xiajun．Fault diag-
nosis in gearbox based on empirical mode decomposition
and Hilbert spectrmn［J］．Machine Tool＆Hydraulics，2007，35(12):174－176．
［2］姚志斌，沈玉娣．基于Hilbert解调技术的齿轮箱故障诊断［J］．机械传动，2004，28(2):37－39．
Yao Zhibin，Shen Yudi．Fault diagnosis in gearbox based
on Hilbert［J］．Journal of Mechanical Transmission，2004，28(2):37－39．
［3］荆双喜，吴新涛，华伟．基于Hilbert变换的低速重
载齿轮故障诊断研究［J］．矿山机械，2007，35
(6):128－130．
Jin Shuangxi，Wu Xintao，Hua Wei．Fault diagnosis of
low speed and heavy-duty gear based on Hilbert［J］．
Mining＆Processing Equipment，2007，35(6):128－
130．
［4］丁康，米林，王志杰．解调分析在故障诊断中应用的局限性问题［J］．振动工程学报，1997，10(1):
13－20．
Ding Kang，Mi Lin，Wang Zhijie．Boundedness of de-
modulation analysis in fault diagnosis［J］．Journal of Vi-
bration Engineering，1997，10(1):13－20．
［5］李辉，郑海起，唐力伟．齿轮箱升降速过程阶次倒谱故障诊断方法研究［J］．湖南科技大学学报(自然
科学版)，2007，22(1):30－33．
Li Hui，Zheng Haiqi，Tang Liwei．Study on order ceps-
trum diagnostic methods for gearbox during speed-up
process［J］．Journal of Hunan University of Science＆
Technology:Natural Science Editon，2007，22(1):
30－33．
［6］张明照，刘政波，刘斌．应用MATLAB实现信号分析和处理［M］．北京:科学出版社，2005．
［7］康宇，李永倩，崔华义，等．基于MATLAB和小波变换的主动声纳回波数据消噪处理［J］．电力科学
与工程，2006，(4):35－39．
Kang Yu，Li Yongqian，Cui Huayi，et al．Denoising pro-
cessing of active sonar echo data based on MATLAB and
wavelet transform［J］．Power Science and Engineering，2006，(4):35－39．
Investigation on Gear Pitting Corrosion Fault Diagnosis in Gearbox
Based on Hilbert and Cepstrum
Wang Cong
(School of Energy Power and Mechanical Engineering，North China Electric Power University，Baoding，071003，China．) Abstract:This paper presents a method which combines Hilbert demodulation with cepstrum to diagnose the gear pitting corrosion fault in gearbox．Firstly，the basic mechanisms of Hilbert demodulation and cepstrum are intro-duced．Then the Hilbert demodulation and the cepstrum are adopted together as an improved method to come over the shortcomings of these two single methods．Finally，experiments are taken on a QPZZ－II rotating-machinery fault simulating system to verify this improved method．The results show that Hilbert demodulation can extract infor-mation from a modulated carrier wave，but it has limitations in dealing with sum signals．Cepstrum can discriminate periodic component from sidebands and simplify sidebands into a single spectrum line．Moreove，it can be weekly influenced by the transmission path．However，its modulation frequency amplitude is not obvious when the ampli-tude of modulation sidebands is little or the signals comtains numerous noises．The improved method proposed in this paper can overcome the weakness of the traditional single methods and it is effective for the diagnosis of the gear pitting corrosion fault．
Key words:gear box;Hilbert demodulation;cepstrum;pitting corrosion;fault diagnosis
500kV输电线路故障诊断方法综述_魏智娟
2012年第2期 1 500kV 输电线路故障诊断方法综述 魏智娟1 李春明2 付学文1 （1.内蒙古工业大学电力学院，呼和浩特 010080；2.内蒙古工业大学信息学院，呼和浩特 010080） 摘要 对近几年国内外具有代表的中外文献进行了学习研究，重点论述了输电线路故障诊断的四种方法：阻抗法，神经网络和模糊理论等智能算法，小波理论，行波法。综合输电线路的四种故障诊断方法，建议采用小波熵原理对输电线路故障模型进行故障类型识别，运用基于小波熵的单端行波测距方法实现故障定位。 关键词：故障诊断；阻抗法；智能算法；小波理论；行波法 The Survey on Fault Diagnosis in the 500kV Power Transmission Lines Wei Zhijuan 1 Li Chunming 2 Fu Xuewen 1 （1.The Power College of Inner Mongolia University of Technological, Inner Mongolia, Hohhot 010080; 2.The Information College of Inner Mongolia University of Technological, Inner Mongolia, Hohhot 010080） Abstract Based on the overview of typical literatures at home and abroad, this research focused on the four methods of failure diagnosis of transmission lines, namely, Impedance method, Intelligent method such as Neural Network Theory and Fuzzy Theory, Wavelet Theory and Traveling Wave method. And based on the synthesis of the four methods, this research suggested that simulation should be conducted to the failure models of transmission line by applying Wavelet Entropy Principle and the results of the simulation should be analyzed in order to identify the failure types; and the failure simulation should be conducted by the single traveling wave distance-testing method of wavelet entropy, and the results of the simulation should be analyzed in order to realize failure location. Key words ：failure diagnosis ；impedance method ；intelligent algorithm ；the Wavelet Theory ；the traveling wave method 超高压输电线路是电力系统的命脉，它担负着传送电能的重任，其安全可靠运行是电网安全的根本保证。输电线路在实际运行中经常发生各种故障，如输电线路的鸟害故障[1]、输电线路的风偏故障等[2]，及时准确地对输电线路进行故障诊断就显得非常重 要。国家电网公司架空送电线路运行规程明确规定 “220kV 及以上架空送电线路必须装设线路故障测 距装置”[3-4]。由于我国幅员辽阔，地形地貌的多样 性致使输电线路工作环境极为恶劣，输电线路发生 故障导致线路跳闸、电网停电，对电力系统安全运 行造成了很大威胁，所以，在线路发生故障后迅速 准确地进行故障诊断，减少因故障引起的停电损失， 降低寻找故障点的劳动强度，尽最大可能降低对整 个电力系统的扰动程度，确保电力系统的安全可靠稳定运行具有十分重要的意义。本文在总结前人的基础上，重点论述了超高压输电线路的4种故障诊断方法，建议采用小波熵原理对输电线路故障类型 进行故障识别，利用基于小波熵的单端行波测距方法实现故障定位。 1 输电线路故障诊断 当输电线路发生故障时，早先的故障定位通常是由经验丰富的运行人员在阅读故障录波图的基础上，综合电力用户提供的信息，进行预测、判断可能出现的故障位置，然后派巡线人员通过查线确认故障位置并及时排除故障。在电力市场竞争日渐激
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故障诊断理论方法综述 故障诊断的主要任务有：故障检测、故障类型判断、故障定位及故障恢复等。其中：故障检测是指与系统建立连接后，周期性地向下位机发送检测信号，通过接收的响应数据帧，判断系统是否产生故障；故障类型判断就是系统在检测出故障之后，通过分析原因，判断出系统故障的类型；故障定位是在前两部的基础之上，细化故障种类，诊断出系统具体故障部位和故障原因，为故障恢复做准备；故障恢复是整个故障诊断过程中最后也是最重要的一个环节，需要根据故障原因，采取不同的措施，对系统故障进行恢复一、基于解析模型的方法 基于解析模型的故障诊断方法主要是通过构造观测器估计系统输出，然后将它与输出的测量值作比较从中取得故障信息。它还可进一步分为基于状态估计的方法和基于参数估计的方法，前者从真实系统的输出与状态观测器或者卡尔曼滤波器的输出比较形成残差，然后从残差中提取故障特征进而实行故障诊断；后者由机理分析确定系统的模型参数和物理元器件之间的关系方程，由实时辨识求得系统的实际模型参数，然后求解实际的物理元器件参数，与标称值比较而确定系统是否发生故障及故障的程度。基于解析模型的故障诊断方法都要求建立系统精确的数学模型，但随着现代设备的不断大型化、复杂化和非线性化，往往很难或者无法建立系统精确的数学模型，从而大大限制了基于解析模型的故障诊断方法的推广和应用。 二、基于信号处理的方法 当可以得到被控测对象的输入输出信号，但很难建立被控对象的解析数学模型时，可采用基于信号处理的方法。基于信号处理的方法是一种传统的故障诊断技术，通常利用信号模型，如相关函数、频谱、自回归滑动平均、小波变换等，直接分析可测信号，提取诸如方差、幅值、频率等特征值，识别和评价机械设备所处的状态。基于信号处理的方法又分为基于可测值或其变化趋势值检查的方法和基于可测信号处理的故障诊断方法等。基于可测值或其变化趋势值检查的方法根据系统的直接可测的输入输出信号及其变化趋势来进行故障诊断，当系统的输入输出信号或者变化超出允许的范围时，即认为系统发生了故障，根据异常的信号来判定故障的性质和发生的部位。基于可测信号处理的故障诊断方法利用系统的输出信号状态与一定故障源之间的相关性来判定和定位故障，具体有频谱分析方法等。 三、基于知识的方法 在解决实际的故障诊断问题时，经验丰富的专家进行故障诊断并不都是采用严格的数学算法从一串串计算结果中来查找问题。对于一个结构复杂的系统，当其运行过程发生故障时，人们容易获得的往往是一些涉及故障征兆的描述性知识以及各故障源与故障征兆之间关联性的知识。尽管这些知识大多是定性的而非定量的，但对准确分析故障能起到重要的作用。经验丰富的专家就是使用长期积累起来的这类经验知识，快速直接实现对系统故障的诊断。利用知识，通过符号推理的方法进行故障诊断，这是故障诊断技术的又一个分支——基于知识的故障诊断。基于知识的故障诊断是目前研究和应用的热点，国内外学者提出了很多方法。由于领域专家在基于知识的故障诊断中扮演重要角色，因此基于知识的故障诊断系统又称为故障诊断专家系统。如图1.1
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风力发电机组齿轮箱故障诊断 摘要: 通过对不同齿轮箱振动频谱的检测结果的分析，论述了判断齿轮箱由于长期处于某些恶劣条件下，如交变载荷或润滑油失效，引起的齿轮和轴承损坏的检测方法。分析了齿轮箱出现故障的原因以及应采取的措施。 关键词：风电机齿轮箱轴承状态检测 一、风电机组齿轮箱的结构及运行特征 我国风电场中安装的风电机组多数为进口机组。近几年来，一批齿轮箱发生故障，有些由厂家更换，也有的由国内齿轮箱专业厂进行了修理。有的风场齿轮箱损坏率高达40~50%，极个别品牌机组齿轮箱更换率几乎接近100%。虽然齿轮箱发生损坏不仅仅在我国出现，全世界很多地方同样出现过问题，但在我国目前风电机组运行出现的故障中已占了很大比重，应认真分析研究。 1) 过去小容量风电机组齿轮箱多采用平行轴斜齿轮增速结构，后来为避免齿轮箱造价过高、重量体积过大，500kW以上的风电机组齿轮箱多为平行轴与行星轮的混合结构。由于风电机组容量不断增大，轮毂高度增加，齿轮箱受力变得复杂化，这样就造成有些齿轮箱可能在设计上就存在缺陷。 2) 由于我国有些地区地形地貌、气候特征与欧洲相比有特殊性，可能对标准设计的齿轮箱正常运行有一定影响。我国风电场多数处于山区或丘陵地带，尤其是东南沿海及岛屿，地形复杂造成气流受地形影响发生崎变，由此产生在风轮上除水平来流外还有径向气流分量。我国相当一部分地区气流的阵风因子影响较大，对于风电机组机械传动力系来说，经常出现超过其设计极限条件的情况。作为传递动力的装置-齿轮箱，由于气流的不稳定性，导致齿轮箱长期处于复杂的交变载荷下工作。由于设备安装在几十米高空，不可能容易地送到工厂检修，因此经常进行状态监视可以及时发现问题，及时处理，还可以分析从出现故障征兆到彻底失效的时间，以便及时安排检修。
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工程机械故障诊断方法综述 谢祺 机0801-1 20080534 【摘要】：机械设备的检测诊断技术在现代工业生产中的作用不可忽视,从设备诊断的基本方法、内容和技术手段等多方面对我国机械设备诊断技术的现状进行了综述,并在此基础上分析并提出了该技术在今后的发展趋势。 【关键字】：机械设备诊断技术发展趋势 引言 随着科学技术的发展,机械设备越来越复杂,自动化水平越来越高,机械设备在现代工业生产中的作用和影响越来越大,与其有关的费用越来越高,机器运行中发生的任何故障或失效不仅会造成重大的经济损失,甚至还可能导致人员伤亡。通过对设备工况进行检测,对故障发展趋势进行早期诊断,找出故障原因,采取措施避免设备的突然损坏,使之安全经济地运转,在现代工业生产中起着重要的作用。开展机械设备故障检测与诊断技术的研究具有重要的现实意义。本文试图对机械设备故障监测诊断的内容、方法的现状及发展趋势进行探讨。 1机械故障诊断技术的历史 早在60年代末，美国国家宇航局(NASA)就创立美国机械故障预防MFPG(Machinery Fault Prevention Group)，英国成立了机械保健中心(UK，Machineral Health Monitoring Center)。由于诊断技术所产生的巨大的经济效益，从而得到迅速发展。但各个工程领域对故障诊断的敏感程度和需求迫切性并不相同。例如一台机械设备因故障停机检修并不导致全厂生产过程停顿，或对产品质量产生严重的影响，它对故障诊断的需求性就不那么迫切。反之，就非要有故障诊断技术不可。目前监视诊断技术主要用于连续生产系统或与产品质量有直接关系的关键设备。 机械故障诊断技术发展几十年来，产生了巨大的经济效益，成为各国研究的热点。从诊断技术的各分支技术来看，美国占有领先地位。美国的一些公司，如 Bently，HP等，他们的监测产品基本上代表了当今诊断技术的最高水平，不仅具有完善的监测功能，而且具有较强的诊断功能，在宇宙、军事、化工等方面具有广泛的应用。美国西屋公司的三套人工智能诊断软件（汽轮机TurbinAID，发电机GenAID，水化学ChemAID）对其所产机组的安全运行发挥了巨大的作用。还有美国通用电器公司研究的用于内燃电力机车故障排除的专家系统DELTA；美国NASA研制的用于动力系统诊断的专家系统；Delio Products公司研制的用于汽车发动机冷却系统噪声原因诊断的专家系统ENGING COOLING ADCISOR等。近年来，由于微机特别是便携机的迅速发展，基于便携机的在线、离线监测与诊断系统日益普及，如美国生产的M6000系列产品，得到了广泛的应用[2]。 英国于70年代初成立了机器保健与状态监测协会，到了80年代初在发展和推广设备诊断技术方面作了大量的工作，起到了积极的促进作用。英国曼彻斯特大学创立的沃森工业维修公司和斯旺西大学的摩擦磨损研究中心在诊断技术研究方面都有很高的声誉。英国原子能研究机构在核发电方面，利用噪声分析对炉体进行监测，以及对锅炉、压力容器、管道得无损检测等，起到了英国故障
风力发电机齿轮箱振动测试方法
风力发电机组齿轮箱振动测试与分析 唐新安谢志明王哲吴金强 摘要对齿轮箱做振动测试和分析，通过模式识别找到齿轮箱损坏时呈现的特性，为齿轮箱故障诊断提供依据。 关键词风力发电机组齿轮箱振动分析故障诊断 中图分类号 TH113. 21 文献标识码 A 我国风电场中安装的风力发电机组多为进口机组。因为在恶劣环境下工作，其损坏率高达40%～50%。随着清洁能源的普及，齿轮箱的故障诊断和预知维修已迫在眉睫。本文就齿轮箱的故障诊断作一些探索性研究。 一、齿轮箱振动测试 采用北京东方所开发的DASP(Data Acquisition and SignalProcessing)测振系统，对某风电场4#、5#机组齿轮箱的不同测点（图1）做振动测试和分析，4#机组刚进行过检修运行正常作为对照机组，5#机组噪声异常为待检机组，对两机组齿轮箱的振动信号对比分析，判断存在故障。齿轮箱特征频率见表1。 表1 齿轮箱特征频率表 Hz
二、信号分析 1.统计分析 由统计表2、表3可看出，5#机组振动值明显偏大，尤其是5～10测点振动值基本上是4#机组相应测点的2倍以上。 表2 4#机组幅域统计表 m/s2 表2 5#机组幅域统计表 m/s2 5#机组概率分布及概率密度函数反映其时间序列分布范围较宽（图2），峭度系数（即四阶中心距）与4#机组的（图3）明显，同（若以4#机组为标准g=0，那么5#机组g=0），预示5#机组存在古障。
2.时域分析 通过时域分析（图4、图5），发现5#机组齿轮箱振动信号有明显异常．幅值转大，且 有明显的周期性，其频率约大20Hz 。
3.频坷分析 由图6可见，5#机组齿轮箱的频谱图既有调幅成分又有调频成分（调制频率对中心频率 的幅值不对称）。
机械故障诊断综述
中国自动化学会中南六省（区）２０１０年第２８届年会?论文集 机械故障诊断综述 Survey on Faults Diagnosis of Machine 赵宏伟１，２，张清华１，夏路易２，邵龙秋１（１广东石油化工学院 计算机与电子信息学院，广东 茂名５２５０００；２太原理工大学 信息工程学院，山西 太原０３００２４）摘要：本文较系统的介绍了故障诊断的基本过程、原理，在此基础上对故障诊断方法做了详细、系统的论述，并进一步对故障诊断技术的发展做了展望。 关键词：故障诊断；诊断原理；维修制度 Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ， ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｎｄ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｒｅ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ． Ｏｎ ｔｈａｔ ｂａｓｉｓ， ｔｈｅ ｍａｉｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｉｎ ｄｅｔａｉｌ． Ｆｉｎａｌｌｙ， ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｎ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｏｆ ｆａｕｌｔｓ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｉｓ ｌｏｏｋｅｄ ｆｏｒｗａｒｄ． Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ： Ｆａｕｌｔｓ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ； Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ； ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ １ 引言 七十年代以来，计算机和电子技术飞跃发展，促使工业生产向现代化、机器设备向大型化、连续化、高速化、自动化发展。与此同时，现代化机械设备的应用一方面大大促进了生产的发展；另一方面也潜伏着一个很大的危机，即一旦发生故障所造成的直接和间接的损失将是十分严重。为解决这一问题，机械故障诊断技术孕育而出。这门新技术也是一门以高等数学、物理、化学、电子技术、机电设备失效学为基础的新兴学科。它的宗旨就是运用当代一切科技的新成就发现设备的隐患，以期对设备事故防患于未然。如今它已是现代化设备维修技术的重要组成部分，并且成了设备维修管理工作现代化的一个重要标志。 ２ 设备维修制度 目前，与故障诊断技术紧密相关的设备维修制度共有三种： （１）事后维修制度（ＰＯＭ）：这是一种早期的维修制度。主要特点是“不坏不修，坏了再修。”这种维修制度对发生事故难以预料，并往往会造成设备的严重损坏，既不安全且又延长了检修时间。 （２）预防维修制度（ＰＭ）：又称以时间为基础的设备维修制度（ＴＢＭ）或计划维修制度。这是一种静态维修制度，主要特点是当设备运行达到计划规定的时间或吨公里时便进行强制维修。它比前一种维修制度大大前进了一步，对于保障设备和人身安全，起到了积极作用。同时，这种维修制度也存在明显的缺陷，即过剩维修和失修的问题。以滚动轴承为例，同一型号的滚动轴承，其实际的使用寿命有时相差达数十倍。在预防维修制度行监测与诊断故障的方法，具体包括声音监听法、频谱分析法和声强法。 温度信号监测诊断技术包括物体温度的直接测量和热红外分析技术。实际工业中不恰当的温度变化往往意味着热故障的发生。从被测设备的某一部分的温 １３０
风力发电机组齿轮箱的故障及其分析
毕业设计（论文）2010 级风能与动力技术专业 题目：风力发电机组齿轮箱的故障及其分析 毕业时间： 学生姓名：X X X 指导教师：X X X 班级：10风电（1）班
目录 一、绪论 (1) (一)风力发电机组齿轮箱故障诊断的意义 (1) 二、风力发电机组齿轮箱的故障诊断 (2) （一）风力发电机组齿轮箱的常见故障模式及机理分析 (2) （二）齿轮箱典型故障振动特征与诊断策略 (6) （三）针对齿轮箱不同故障的改进措施 (9) 三、结论 (12) 参考文献: (12) 致谢 (13)
风力发电机组齿轮箱的故障及其分析 摘要:随着全球经济的发展和人口的增长，人类正面临着能源利用和环境保护两方面的压力，能源问题和环境污染日益突出。风能作为一种蕴藏量丰富的自然资源，因其使用便捷、可再生、成本低、无污染等特点，在世界范围内得到了较为广泛的使用和迅速发展。风力发电己成为世界各国更加重视和重点开发的能源之一。随着大型风力发电机组装机容量的增加，其系统结构也日趋复杂，当机组发生故障时，不仅会造成停电，而且会产生严重的安全事故，造成巨大的经济损失。 本论文先探讨了课题的实际意义以及风力发电机常见的故障模式，在这个基础上对齿轮箱故障这种常见故障做了详尽的阐述，包括引起故障的原因、如何识别和如何改进设计。通过对常见故障的分析，给风力发电厂技术维护提供故障诊断帮助，同时也给风电设备制造和安装部门提供理论研究依据。 关键词:风力发电机;故障模式;齿轮箱;故障诊断 一、绪论 (一)风力发电机组齿轮箱故障诊断的意义 风电对缓解能源供应，改善能源结构、保护环境和电力工业的持续发展意义重大。这些年来，风电机组在我国得到了广泛的安装使用。随着大型风力发电机组装机容量的增加，其系统结构也日趋复杂，风力发电机的故障也成为一个不容忽视的问题。 随着风电机组运行时间的加长，目前这些机组陆续出现了故障（包括风轮叶片、变流器、齿轮箱、变桨轴承，发电机、以及偏航系统等都有），导致机组停止运行。当机组发生故障时，不仅会造成停电，而且会产生严重的安全事故。风电机组的部分部件一旦损坏，在风电场无法修复，必须运到专业厂家进行修理。因其维修费用高、周期长、难度大，势必给风电场造成巨大的经济损失，严重影响了风电的经济效益。 风电机组的输出功率是波动的，可能影响电网的电能质量，如电压的偏差、电压的波动和闪变、谐波以及周期电压脉动等。当风电机组发生故障时，输往电网的
机械故障诊断的发展现状与前景
《机械故障诊断技术》读书报告 MAO pei-gang 南阳理工机械与汽车工程学院 473004 动平衡诊断案例分析综述 Diagnosis of dynamic balance Case Analysis were Review 摘要 简要阐述组动平衡故障诊断中所使用的现代测试与分析技术。通过五个动不平衡故障的诊断与处理实例，指出了波德图、频谱图等现代分析技术对于组动平衡故障诊断的价值和意义；总结了基于现代测试与分析技术的动平衡故障的主要特征。；验证了影响系数法对于动平衡故障处理的准确性及实用性。对于提高动平衡故障诊断的准确性及其精度具有推广和借鉴意义。 关键词：动平衡故障诊断振动分析 Abstract The modern measuring and analyzing technologies applied in the dynamic balance fault diagnoses are described briefly。In view of five dynamic unbalance fault diagnoses and treatments。the significance and purpose of the modern analyzing technologies such as Bode Plot，Spectrum Plot for the dynamic balance fault diagnoses are put forward，and its characteristics based on testing and analyzing technologies are summarized．The accuracy and practicability of the influence coefficient method for its treatment are proved．The instructions and experiences of improving the
风力发电机齿轮箱结构及其主要故障类型的处理方法
风力发电机齿轮箱结构及其主要故障类型的处理方法摘要 第一章绪论 1.1论文的目的和意义 1.2风力发电的现状 1.3风力发电齿轮箱的研究现状 第二章齿轮箱结构 2.1风力发电机的整体结构 2.2齿轮箱的结构及其传动方案 第三章风力发电机组齿轮箱故障类型 3.1齿轮箱的主要故障类型 3.2风力发电机组齿轮箱振动故障分析 3.3风力发电机组传动齿轮油温故障分析 第四章风力发电的发展存在问题和主要趋势 4.1我国风电齿轮箱设计生产存在问题 4.2风电发展的主要趋势 致谢 参考文献
中文摘要 摘要：风电产业的飞速发展促成了风电装备制造业的繁荣，风电齿轮箱作为风电机组的核心部件，倍受国内外风电相关行业和研究机构的关注。但由于国内风电齿轮箱的研究起步较晚，技术薄弱，特别是兆瓦级风电齿轮箱，主要依靠引进国外技术。因此，急需对兆瓦级风电齿轮箱进行自主开发研究，真正掌握风电齿轮箱设计制造技术，以实现风机国产化目标。 本文以兆瓦级风力发电机齿轮箱为对象，通过方案选取，齿轮参数确定等对其配套的齿轮箱进行阐述。 首先，介绍全球风力发电产业高速发展和国内外风电设备制造业概况，阐述我国风力发电齿轮箱的现状及齿轮箱的研究。 其次，确定齿轮箱的机械结构。选取两级行星派生型传动方案，通过计算，确定各级传动的齿轮参数。对行星齿轮传动进行受力分析，得出各级齿轮受力结果。依据标准进行静强度校核，结果符合安全要求。 然后，论述了风力发电机组齿轮箱故障诊断的主要类型，深入探究风电机组齿轮箱振动故障机理，研究了油温高的故障机理，分析了传动齿轮温度场和热变形的情况。 最后，阐述我国风力发电存在的主要问题和发展前景。 关键词：风电齿轮箱；结构；故障类型；存在问题
电力系统故障的智能诊断综述
电力系统故障的智能诊断综述 发表时间：2016-06-30T14:34:41.580Z 来源：《电力设备》2016年第9期作者：李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 [导读] 在电力系统中，设备故障诊断和厂站级的故障诊断经过了几十年的发展和改革，现今已经较为成熟，而电力系统层面的故障才刚刚开始。 李艳君蒋杰李玉玲李飞翔 （国网新疆检修公司新疆乌鲁木齐 830000） 摘要：常用的智能故障诊断技术有专家系统、人工神经网络、决策树、数据挖掘等，专家系统技术应用最广，最为成熟，但是也需要结合使用其他智能技术来克服专家系统技术自身的缺点。智能故障诊断技术的发展趋势主要有多信息融合、多智能体协同、多种算法结合等，并向提高智能性、快速性、全局性、协同性的方向发展。基于此，本文就针对电力系统故障的智能诊断进行分析。 关键词：电力系统；故障；智能诊断 引言 文章对电力系统故障的智能诊断进行了详细的阐述，通过对电力系统的简介，和对故障诊断的发展阶段进行了简要的分析，并阐述了电力系统故障的智能诊断实际应用存在的问题及对策，文章最后指出了电力系统故障的智能诊断的发展趋势。望文章的阐述推动电力系统故障的智能诊断的发展。 1电力系统概述 电力系统是由发电厂、送变电线路、供配电所和用电等环节组成的电能生产与消费系统。电力系统的主要功能是将自然界中的能源，通过先进的发电动力装置，将能源转换为电能。在通过输电线路和变压系统，将电能传送到各个用户。为了实现这一功能，电力系统在各个环节和不同层次还具有相应的信息与控制系统，对电能的生产过程进行测量、调节、控制、保护、通信和调度，以保证用户获得安全、优质的电能。 2电力系统故障智能诊断技术及发展现状 2.1智能故障诊断技术 传统的故障诊断方法分为基于信号处理和基于数据模型，均需要人工进行信息的处理和分析，缺乏自主学习能力。随着人工智能技术这一新方法的产生及发展，为故障诊断提供了初步的自动分析和学习的途径。人工智能技术能够存储和利用故障诊断长期积累的专家经验，通过模拟人大脑的逻辑思维进行推理，从而解决复杂的诊断问题。 目前在电网故障诊断领域出现了包括专家系统、人工神经网络、决策树理论、数据挖掘、模糊理论、粗糙集理论、贝叶斯网络、支持向量机及多智能体系统等技术以及上述方法的综合应用。 目前，在对电网故障智能诊断领域的研究中，依靠单一智能技术的系统多，信息的综合利用研究较少，协同技术的研究应用更少；投入运行的诊断系统多为专家系统，但是离线运行的多，在线运行的很少。即使广泛投入使用的专家系统也同样存在着：（1）知识的获取和管理问题，难以获取较高适应度和准确度的知识。（2）推理的效率问题。（3）故障诊断的在线应用问题，目前仅限于离线故障诊断，该结论不能指导对电网的实际控制。（4）故障诊断的动态分析问题，缺乏故障的动态分析，从而屏蔽了很多有用的细节，尤其是各元件之间的相互关联关系等。基于以上问题，采用决策树方法可以对系统信息进行归类梳理，可以提高专家系统的速度；通过粗糙集方法建立清晰的数学模型；采用数据挖掘和关联性规则可以提高故障诊断分析的准确度。这几种方法的结合应用有助于提高故障诊断的智能水平、效率和准确度。 2.2电力系统故障智能诊断发展现状 电力系统连锁故障分析理论与应用中提到，电力系统故障智能诊断是相对传统的故障诊断而言的。在传统的故障诊断方法可划分为两类。其一是关于信号出路的方法。其二是数学模型的方法。这些都需要人为地区判断和分析，这些方法应用是没有自动化的处理能力。故障的智能诊断是将传统的方法，与当下先进的计算机技术有效的结合，形成的人工智能技术的新方法，对电力系统的故障进行智能的诊断，这是故障诊断技术发展的新时期。 3智能故障诊断面临的问题和对策 3.1智能故障诊断面临的问题 知识的获取和管理问题，也可以说是规则的表达和维护问题。知识是专家系统行为的核心，如何根据系统的变化，获取具有较高适应度和准确度的知识（规则）。对知识的一致性、冗余性、矛盾性和完备性进行检验、维护和管理，是专家系统亟需解决的首要问题。 推理的效率问题，也可以说是如何解决规则组合爆炸的问题。规则库的规模增大以后，搜索的运算量迅速增长，尽管人们提出了许多算法，规则组合爆炸的问题还是没有得到满意的解决。 故障诊断的在线应用问题。以往的故障诊断离线运行，只能告诉调度员已有故障是如何发展的，因为运行方式的多变性，离线故障诊断结论不一定能够指导调度员对电网的实际控制；只有做到在线运行，才能及时帮助调度员进行控制决策。 故障诊断的动态分析问题。以往的故障诊断只能进行静态分析，忽略了故障动态过程的大量有用的细节，尤其是采用了高速保护的大型电网，更加需要分析动态过程，例如快速相继开断过程中的顺序和相互关系、复杂故障中各元件之间的相互影响、电压崩溃的动态过程、运行方式切换或调度控制过程对电网的影响等。 3.2智能故障诊断面临问题的解决对策 对于知识的获取和管理问题，可以采用提高故障诊断系统的学习能力的方法，如 ANN、数据挖掘、仿生学方法等。这些智能方法都有其优点和局限性，需要有针对性地应用。 对于推理的效率问题，可以采用计算速度更快的计算机硬件和软件算法，通信速度更快的数据采集和传输手段；数据挖掘是从各种复杂故障中发现最常见的故障或分解出简单故障的有力手段；建立系统的故障案例库，可以降低决策分析的计算量，提高诊断推理的效率。 对于故障诊断的在线应用和动态分析问题，可以采用更能够反映电网实时运行状态的信息，如广域量测系统、高速保护信息系统和故障录波信息系统、稳定控制系统等提供的动态数据；实时进行电网的灵敏度分析，动态分析电网的健康状况；增量挖掘技术只处理实时的
风电齿轮箱润滑状态监测与故障诊断系统开发
? 149 ? ELECTRONICS WORLD ?技术交流 我国的风力发电机组主要布置在偏远山区，环境较为恶劣，而且还有部分风力发电机组布置在高原、海上等，受到高强度风的冲击，可极易引发故障。本文主要针对风电齿轮箱润滑系统进行研究，提出当前风电齿轮箱润滑状态运行中存在的问题，针对问题提出装填监测与故障诊断系统设计方案，给出硬件和软件设计，并分析其功能。1.风电齿轮箱 风电齿轮箱作为风力发电机组中的重要组成部件，能够实现动力传递，将风能转化为机械能并将动力传递给发电机获得相应转速。在风力的作用下，发电机组能够获得一定的动力，但是风轮的转速往往很低，不能满足发电机发电要求，因此需要在风力发电机组中配备相应的齿轮箱来实现增速，提高风能利用率。根据风力发电机组运行的实际要求进行不同设置，对于传动轴（大轴）和齿轮箱既可以合为一体也可以分开进行布置，在两者之间还往往通过联轴节进行连接。在风力发电机组中还往往在齿轮箱的输入/出端配备相应的刹车装置来实现风力发电机组的制动能力。配合叶尖制动（定浆距风轮）或变浆距制动装置共同对机组传动系统进行联合制动。 2.风电齿轮箱润滑常见故障及原因分析2.1 润滑油黏度变化 对于风力发电机组而言，基本上每天都在运行进行发电工作。由于工作时间较长、负载较大，会导致油温升高出现氧化情况，而氧化会产生油泥沉积物等物质，这些物质会使得润滑油的粘度先下降后上升，润滑肉的承载能力下降明显，对于齿轮箱中的各个部件而言，没有很好的润滑会产生较大磨损，引发故障。而且润滑油的粘度增大，使用中油温和油压均会出现明显升高现象，出现齿面胶合等现象，甚至严重情况下会引发轴承受热变形。2.2 齿轮油水分影响 对于风力发电机组而言往往在海岛等地区进行工作，另外还在荒漠等地区这些地区的温度往往较低，如果不能及时的更换齿轮箱中的空气呼吸机，长期下来就会导致水分的沉积。而水分是影响齿轮箱润滑油质量的一个关键因素之一，如果水分含量过大会导致齿轮箱的油发生乳化，齿轮件极易出现锈蚀问题。2.3 氧化因素 由于风力发电机组长时间工作，润滑油也会长时间使用。而长时间的运行必然导致油温升高，油会出现氧化问题，而且在运行中还会由于各种不可控因素导致污染产生，最终导致润滑油的氧化程度升高，性能会随之下降，在齿轮箱当中产生酸性物质，对于齿轮箱中的各个部件而言会产生严重腐蚀，对于滤芯以及各个配件而言会产生不同程度的损耗。2.4 磨损检测 对于齿轮运行而言，通过渐开线接触的方式进行啮合，这种运行方式下齿轮不会发生相对滑动。在齿轮箱中引入润滑油主要是润滑齿轮，保证齿轮发生比较小的磨损。在风力发电机组的运行中必须关注异常磨损问题，卡阻异常会导致异常磨损更加严重。润滑油快速发黑并且在齿轮箱中有铁屑的时候应该考虑异常卡阻问题，异常磨损往往与油膜无法有效建立相关；磨屑增多及滑油粘度异常也有关联关系，另外是滑油变性，或水分等腐蚀齿轮的成分增大时，也会出现齿轮磨损增大。 3.风电齿轮箱润滑状态监测与故障诊断系统设计3.1 硬件系统设计及构成 对于风力发电机组的润滑状态监测系统而言，必须要有相应的系统硬件进行支持。整个监测系统由数据传感器来进行信息的采集，并由变送器来进行信息传递，另外还有数采模块以及工控机通信线路协调配合实现最终功能。 3.1.1 传感器 在风力发电机的齿轮箱中，往往涉及到多个参数以及变量的监控，针对不同的参数以及变量需要采用不同的传感器俩进行采集，传感器型号的选择如表1所示。 表1 传感器及其选型 测量对象型号参数 振动YD010量程：0-20mm/s 温度PT100量程：-60-200℃压力HDA4400 量程：6000-100000kPa 图1 软件系统程序设计图 3.1.2 温度变送器 前面提出油温是影响并反映齿轮箱润滑状态的重要参数，因此必须要对油温进行监控。在本设计中采用Pt100温度传感器来进行油温采集，这一温度传感器主要通过内部电阻值变化来反映温度变化值。另外还在系统中引入SBWZ-2280变送器，提供整个系统的变送电路支持。 3.1.3 数采模块 在该系统当中引入了COMWAYWＲC-616来提供测控，这控制系统集成模拟和数字信号采集、过程IO控制和无线数据通道等功能。采用压力传感器与变送器的继承模块HAD4XX4-A来进行系统控制。对于系统中的油压以及温度模块而言，还往往采用两线制电流输出的接线方式；对于整个系统中的振动模块而言，往往采用三线制的连接方式。数采模块通过RS485串口输出接入到整个系统当中，另外还通过RS485-To-RS232转换串口接入到工控机串口当中。为实现其功能还在系统中引入远程通讯模块，能够通过智能手机实现监控系统和外部的通讯。 风电齿轮箱润滑状态监测与故障诊断系统开发 中广核新能源控股公司吉林分公司 杨 鹏 DOI:10.19353/https://www.sodocs.net/doc/054382319.html,ki.dzsj.2019.04.088
大数据处理技术在风电机组齿轮箱故障诊断与预警中的应用
大数据处理技术在风电机组齿轮箱故障诊断与预警中的应用 摘要风能有着很多的优点，在改善我国能源结构方面有着非常大的作用。本文包括五部分，第一部分进行概述，第二部分论述风电机组故障诊断和预警模型设计，第三部分论述基于大数据技术的齿轮箱故障诊断和预警方法实现，第四部分论述实验结果研究，第五部分进行总结。 关键词风电机组；故障诊断；故障预警 以主流大数据技术的风电机组故障诊断和预警模型为基础，利用storm实时处理状态监测流信息，提取故障诊断以及预警特点。 1 概论 随着大规模风电机组的投入运行，因为风电场选址的特殊性和负荷的不稳定性，很多机组都出现了故障，使得风电场的安全性受到了影响，所以对风电机组进行状态监测以及故诊断是相当关键的。不同厂家生产的风电机组会使采集的数据类型等出现差异。怎样通过风电机组状态监测大数据进行快速、有效的故障诊断和预警是新的课题。 大数据技术在电力体系监测领域还处于起步阶段，本文给出基于大数据技术的风电机组故障诊断和预警的模型结构，这个模型有着下面几个特点：第一，全体，收集和研究风电机组运行数据而不是样本数据。第二，混杂：由于是全样本，不可避免地要处理不同风电机组、不同种类的异构数据。第三，注重相关关系和效率，在故障诊断和预警环节中，使用数据挖掘方法找出故障，并在科学精确性的条件下利用并行计算技术实现快速的预警[1]。 2 风电机组故障诊断和预警模型设计 2.1 模型框架 基于大数据存储和处理的需要，本文基于X86集群，运用分布式技术，提出了融合各种相关异构状态检测数据的风电机组故障诊断和预警模型，模型架构见图1，主要由数据采集整合、数据存儲等模块组成。 数据来源有数据采集和监控系统、地理信息系统、项目管理信息系统，以及各种特殊传感器等业务系统的生产运行管理数据，除此之外，还有针对本文具体应用的各种故障知识库。这些数据来源不一，模态各异，形成了海量异构电力大数据。 2.2 齿轮箱故障诊断和预警运行流程 作为风机传动系统的关键组成部分，齿轮箱是风电机组中故障率较高的部
齿轮故障诊断方法综述
齿轮故障诊断方法综述 摘要齿轮是机械设备中常用的部件,而齿轮传动也是机械传动中最常见的方式之一。在许多情况下,齿轮故障又是导致设备失效的主要原因。因此对齿轮进行故障诊断具有非常重要的意义。介绍了故障的特点和几种诊断方法，并比较了基于粒子群优化的小波神经网络,基于相关分析与小波变换,基于小波包和BP神经网络和基于小波分析等故障诊断方法的优缺点，并提出了齿轮故障诊断的难点和发展方向。 关键字齿轮故障诊断诊断方法分析比较发展
目录 第一章齿轮故障诊断发展及故障特点..................... 错误!未定义书签。齿轮故障诊断的发展................................... 错误!未定义书签。 1. 2齿轮故障形式与震动特征 ........................... 错误!未定义书签。第二章齿轮传动故障诊断的方法......................... 错误!未定义书签。 2. 1高阶谱分析........................................ 错误!未定义书签。 参数化双谱估计的原理 .............................. 错误!未定义书签。 试验装置与信号获取 ................................ 错误!未定义书签。 故障诊断 ......................................... 错误!未定义书签。 应用双谱分析识别齿轮故障 ........................ 错误!未定义书签。基于边频分析的齿轮故障诊断............................ 错误!未定义书签。 分析原理 .......................................... 错误!未定义书签。 铣床振动测试 ...................................... 错误!未定义书签。 边频带分析 ...................................... 错误!未定义书签。 故障诊断 ........................................ 错误!未定义书签。 2. 3时域分析.......................................... 错误!未定义书签。
故障诊断技术综述
故障诊断技术综述 一引言 故障诊断技术是一门紧密结合生产实际的工程科学，是现代化生产发展的产物。随着现代科学技术在设备上的应用，设备的结构越来越复杂，功能也越来越完善，自动化程度越来越高，由于许多无法避免的因素影响，会导致设备出现各种故障，从而降低或失去预定的功能，甚至会造成严重的乃至灾难性的事故。不言而喻，机械故障诊断技术在工业生产中起着越来越重要的作用，生产实践证明，研究故障诊断技术具有重要的现实意义。 二故障诊断技术的定义 故障诊断技术就是在设备运行中或基本不拆卸设备的情况下，掌握设备的运行状况，根据对被诊断对象测试所取得的有用信息进行分析处理，判断被诊断对象的状态是否处于异常状态或故障状态，判断劣化状态发生的部位或零部件，并判定产生故障的原因，以及预测状态劣化的发展趋势等。其目的是提高设备效率和运行可靠性，防患于未然，避免故障的发生。 三故障诊断技术的构成环节 从故障诊断的流程看，通常诊断系统由信号采集、信号处理、状态识别和诊断决策四大部分构成。其中，信号采集是基础，信号分析和处理是关键，状态识别(包括判断和预报)是核心，决策与管理是最终目标。前3个环节是基本环节。 1.信号采集 信息采集的基本任务是获取有用的信息。这是故障诊断的基础和前提，监测获取到的有用信息越多，监测数据越真实，越容易判断出故障原因。在运行过程中，必然会有力、热、振动及能量等各种量的变化，由此会产生各种不同的信息，根据不同的诊断需要，选择能表征设备工作状态的不同信息，如振动、压力及温度等，是十分必要的。这些信号一般是用不同的传感器来拾取的。只有采集到反映设备实际状态的信号，诊断的后续工作才有意义，因而信号采集是故障诊断技术中不可缺少的重要环节。 (1) 常用的设备状态监测技术分类 1) 振动信号监测技术 对设备的振动信号测试和分析，能获得机体、转子或其他零部件的振动幅值、频率和相位3个基本要素，经过对信号的分析、处理与识别，可了解到设备的振动特点、结构强弱、振动来源、故障部位和故障原因，为诊断决策提供依据。故利用振动信号诊断故障的技术较为普遍。 2) 声信号监测诊断技术 声信号监测诊断技术包括：噪声诊断、超声波诊断和声发射诊断技术。其中噪声的分析与诊断通常有两个目的：一是寻找机器发出噪声的主要声源，以便采取相应措施降低噪声；二是利用噪声信号判别故障。从噪声信号中提取特征信号，可以检测出故障的原因和发生故
风电齿轮箱故障诊断实例分析.pdf
制造业信息化 MANUFACTURING INFORMATIZATION 仿真/建模/CAD/CAM/CAE/CAPP 风电齿轮箱故障诊断实例分析 肖洪波，刘松松 （沈阳鼓风机集团风电有限公司，沈阳110869） 摘要：介绍了以齿轮箱振动分析为主要手段的风电齿轮箱故障诊断方法，并通过齿面接触磨损分析和齿轮箱润滑油液分析等辅助手段，对风电齿轮箱的故障点进行分析诊断。并以某风电厂某台风力发电机组的齿轮箱故障诊断为例，对风电齿轮箱故障诊断方法进行实例分析。关 键词：风电齿轮箱；振动分析；故障诊断 中图分类号：T H 132.41文献标志码：A 0引言 风力发电机组多安装在环境恶劣的高山、荒野、海滩等风资源较优地区，常年经受无规律的变负荷变向风力作用、阵风的冲击，以及严寒酷暑、盐雾等的影响，致使风力发电机组经常出现故障。 风电机组的常见故障类型包括电气系统故障、传感器和叶片/变桨装置故障、齿轮箱故障等。据统计，我国风场齿轮箱损坏率高达40%～50%，是机组中故障率最高的部件，也是引起风电机组停机的最主要原因［1］，因此，在齿轮箱故障早期进行齿轮箱状态检测，并以此进行故障诊断和分析，可以在早期对故障进行有效诊断，有利于减少维修时间和降低由于齿轮箱故障引起的经济损失，对提高风电场的经济效益和安全性具有重大意义。 1 齿轮箱故障诊断的一般方法 以机械故障诊断的测试手段来分类，主要的故障诊 断方法有直接观察法、振动和噪声检测法、无损检测法、磨损残余物检测法、机械性能参数检测法等。其中最常用的是振动检测法［2］。我们在实例分析齿轮箱故障时使用的 齿轮箱故障诊断方法是以振动检测为主，辅助以直接观察法和磨损残余物检测法。 1.1 齿轮箱故障分析内容 一般情况下，对齿轮箱故障分析主要从以下几个方面开展：1）振动分析；2）齿面接触磨损分析；3）齿轮箱润滑油液分析。 1.2 齿轮箱振动检测点布置 在风电场现场对齿轮箱进行故障诊断时，通常按图 1 一级齿圈高速轴轴高速轴径 径向测点向测点向测点 发电机驱动端径向测点 扭矩臂轴向测点 图1振动传感器布置图文章编号：1002－2333（2014）04－0152－04 位置布置高速采集振动传感器。 2实例分析 以某风电场某台风电机组的齿轮箱故障诊断为例，介绍风电齿轮箱的故障诊断方法。 2.1 振动分析 2.1.1 振动测点分布与安装依据齿轮箱结构，现场安装高 速采集测点的传感器。 具体安装位置见图2。 图 2 齿轮箱高速采集测点 2.1.2 振动数据分析 表 1 为现场高速采集的各测点振动数据的加速度有效值和峭度指标。黑色字体数据为正常指标，灰色字体数 表1振动检测数据 测点项目 100 r/min 500 r/min 1 000 r/min 1 200r /min 空转空转空转加载200 kW 扭矩臂轴向 有效值（/m·s-2）0.143 9 2.702 3 10.814 5 12.417 1 峭度 3.171 9 7.719 1 3.365 9 3.528 1 一级齿圈径向 有效值（/m·s-2）0.236 1 0.237 4 0.245 6 0.250 4 峭度 2.560 5 2.552 0 2.490 5 2.458 7 高速轴径向 有效值（/m·s-2）0.026 8 0.315 8 5.942 7 11.081 3 峭度 4.052 3 3.394 5 6.319 7 33.895 8 高速轴轴向 有效值（/m·s-2）0.236 1 7.343 4 28.135 6 30.132 8 峭度 2.560 5 3.801 5 3.007 4 2.885 1 发电机驱动端径向 有效值（/m·s-2）0.129 2 2.135 9 3.679 1 4.600 0 峭度 3.751 8 3.896 4 3.009 4 37.405 4