阶次分析在1.5MW风电增速箱故障诊断中的应用研究

发布时间：2017-06-27 11:03

  本文关键词：阶次分析在1.5MW风电增速箱故障诊断中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：风能作为一种可再生,无污染的新能源,受到越来越来多国家的重视和青睐,随着单机容量和风机体积的逐渐增大,风机发生故障的概率也日益增大,而齿轮箱作为风机最主要的结构之一,其发生故障的频率和造成的停机时间相对于其他部件都是最高的。故对风机齿轮箱的故障实时监测也显得尤为重要。同时由于受风机自身结构和风速时刻变化的双重影响,所采集到风机齿轮箱的故障信号往往具有非平稳的特性且含有大量的噪声,为了提取故障信息的特征频率,提高风机的运行效率,本文从以下几个方面作了对风力发电机齿轮箱振动信号的分析与故障诊断:首先,针对风力发电机齿轮箱振动信号的非线性、非平稳的特点,对风机齿轮箱的结构及典型故障形式做了详细的阐述,在此基础上对风机齿轮箱振动产生机理及振动信号的频率特征作了深入研究,并对现场所采集到的风机齿轮箱典型故障振动信号进行了深入分析,阐明了不同故障振动信号的特征。其次,从时域诊断法和频域诊断法入手,对风机齿轮箱的早期故障诊断方法作了研究,并对传统的FFT分析方法和基于COT重采样的阶次分析方法原理作了深入研究,阐明了传统的基于FFT的普通频谱分析方法只能提取机械在转速稳定状况下的特征频率,若用于提取风机故障时的特征频率,则将出现难以辨认的“频率模糊”现象。同时运用基于COT重采样的阶次分析处理非平稳信号,消除了因转速不稳定引起的“频率模糊”现象,并通过仿真信号与传统的FFT分析相比较,验证该方法的优越性。最后,由于现场所采集到的风机齿轮箱信号含有大量的噪声,影响了传统阶次分析过程中重采样的精度,本文对传统的阶次分析重采样过程进行改进,提出了基于阶次分析和小波阈值去噪相结合的诊断方法,与基于COT重采样阶次分析相比较,提高了其重采样的精度,并通过现场实例对比分析,验证该方法的有效性。
【关键词】：风力发电机齿轮箱 小波去噪 FFT分析 阶次分析 重采样
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM315;TH132.41
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题来源9
• 1.2 课题的研究背景9-13
• 1.3 风电设备故障诊断理论的国内外研究现状13-15
• 1.4 本文主要的研究内容15
• 1.5 本课题的目的和意义15-16
• 第2章 齿轮箱的振动机理及典型故障振动信号采集16-32
• 2.1 风力发电机增速箱的基本结构16-17
• 2.2 风机齿轮箱的典型故障及其特征频率17-22
• 2.2.1 齿轮的常见故障形式17-20
• 2.2.2 齿轮箱常见故障形式及特征频率20-22
• 2.3 风力发电机齿轮箱振动机理分析22-27
• 2.3.1 齿轮箱在风场环境下的故障产生机理22-23
• 2.3.2 齿轮振动产生机理分析23-25
• 2.3.3 滚动轴承振动产生机理分析25-27
• 2.4 齿轮箱振动信号特征分析及采集27-31
• 2.4.1 风力发电机齿轮箱振动信号特征分析27
• 2.4.2 齿轮箱振动信号特征频率27-29
• 2.4.3 风机齿轮箱典型故障的振动信号采集29-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第3章 风力发电机齿轮箱故障信号诊断方法研究32-49
• 3.1 时域信号的处理32-35
• 3.1.1 时域诊断的方法及相关参数32-34
• 3.1.2 频域诊断的方法及相关参数34-35
• 3.2 基于FFT的故障诊断方法35-37
• 3.2.1 FFT方法的概述及特性35-37
• 3.3 基于COT重采样的阶次分析故障诊断方法37-45
• 3.3.1 阶次分析方法概述及其意义37-39
• 3.3.2 阶次跟踪方法概述39-43
• 3.3.3 基于COT重采样的实现43-44
• 3.3.4 采样率的设置44-45
• 3.4 基于阶次分析的仿真信号对比分析45-48
• 3.5 本章总结48-49
• 第4章 基于阶次分析的风机增速箱故障诊断49-61
• 4.1 小波分析及小波包分析的原理49-52
• 4.1.1 小波分析原理49-50
• 4.1.2 小波包的分析原理50-52
• 4.2 小波阈值去噪52-53
• 4.3 风机结构及传感器测点布置53-54
• 4.3.1 风力发电机的结构53-54
• 4.3.2 风力发电机传感器的测点位置54
• 4.4 风机增速箱故障诊断实例分析54-60
• 4.5 本章小结60-61
• 第5章 结论与展望61-63
• 5.1 结论61
• 5.2 展望61-63
• 参考文献63-67
• 在学研究成果67-68
• 致谢68

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