基于幅值调制比率的风电机组齿轮箱故障自动识别研究

发布时间：2017-10-13 10:14

  本文关键词：基于幅值调制比率的风电机组齿轮箱故障自动识别研究

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【摘要】：随着风电机组装机总量的增加,人们对风电机组可靠性提出了更高的要求,由此可以看出风力发电机组的故障诊断自动识别程度对风电的进一步发展具有重要意义。本文选取风力发电机组齿轮箱为研究,然后提出一种基于幅值调制的齿轮箱故障识别方法。本文首先介绍齿轮箱齿轮振动机理、振动信号模型、齿轮的故障种类以及造成原因和滚动轴承的故障类型、故障特征频率,在边带能量算法的基础上提出了一种改进的幅值调制算法。使用提出的算法对恒转速数据进行处理,选取求得幅值调制比率作为反映齿轮故障的特征值,实验结果证明了提出的幅值调制算法对恒转速下齿轮故障诊断的有效性,该算法可以清晰地反映出齿轮受到调制的程度。同时针对该算法不适用于对变转速下齿轮振动信号处理问题,将阶比分析技术引入了齿轮故障诊断中;与此同时将时频分析技术引入了阶比域中,利用通过时频分析得到的瞬时频率与机械设备转轴的关系对齿轮箱中齿轮振动信号实现阶次跟踪。本文最终证实了幅值调制算法在齿轮故障诊断中的有效性,验证了其与阶比分析相结合后对非稳态数据的有效性。本文中引入了瞬时频率估计方法,该方法利用时频分析中峰值搜索算法直接从齿轮振动信号中获取机械设备中与转速相关信号的瞬时频率,并通过相应的曲线拟合方法获取完整的转速曲线。此后根据求得转速曲线拟合多项式系数,求出键相时标。最后,根据键相时标实现阶次跟踪,该方法解决了传统阶比分析方法中需要使用转速计、键相装置等问题,降低了阶比分析的成本。本文对轴承的故障诊断中,先对相应的数据直接进行包络处理,接下来直接利用时频分析提取轴承所在轴的转频,对相应的对轴承信号进行阶比包络谱处理。通过对比得到的实际轴承数据处理结果,证明了时频阶比分析对轴承故障的有效性。
【关键词】：风电机组齿轮箱 幅值调制 时频分析 阶比分析
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TH132.41;TM315
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-19
• 1.1 课题的研究背景和意义10-11
• 1.2 齿轮箱故障诊断研究现状11-12
• 1.3 齿轮箱故障诊断方法12-14
• 1.4 齿轮箱常用信号处理方法14-17
• 1.4.1 时域方法14-15
• 1.4.2 频谱分析15
• 1.4.3 解调谱分析15-16
• 1.4.4 短时傅里叶变换16-17
• 1.5 本文的研究的主要内容17-19
• 第2章 齿轮箱振动特性及故障诊断方法19-27
• 2.1 引言19
• 2.2 齿轮箱19-21
• 2.2.1 齿轮箱振动特性19-20
• 2.2.2 齿轮振动信号模型20-21
• 2.3 齿轮的故障类型21-23
• 2.4 滚动轴承振动特性23-26
• 2.4.1 滚动轴承的基本结构以及故障类型23-25
• 2.4.2 滚动轴承故障特征频率25-26
• 2.5 本章小结26-27
• 第3章 基于幅值调制的齿轮箱齿轮故障诊断27-36
• 3.1 引言27
• 3.2 幅值调制算法简介27-29
• 3.3 有效性分析29-32
• 3.4 实际数据处理32-35
• 3.4.1 恒转速数据32-33
• 3.4.2 变转速数据33-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第4章 阶比分析跟踪技术的研究36-66
• 4.1 引言36
• 4.2 阶比分析技术36-39
• 4.2.1 传统阶比分析技术36-37
• 4.2.2 计算阶比分析技术37
• 4.2.3 时频分析阶比跟踪37-38
• 4.2.4 瞬时频率38-39
• 4.3 阶比分析算法39-42
• 4.3.1 转速曲线拟合40-41
• 4.3.2 计算键相时标41
• 4.3.3 等角度重采样41-42
• 4.4 阶比分析技术仿真实验42-45
• 4.5 实际数据处理45-65
• 4.5.1 齿轮数据处理45-57
• 4.5.2 轴承数据处理57-65
• 4.6 本章小结65-66
• 结论66-68
• 参考文献68-72
• 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果72-73
• 致谢73

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本文编号：1024266