基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法

发布时间：2019-07-01 18:54

【摘要】：为实现风电机组齿轮箱及时有效地监测和维护,提出基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法。该方法针对齿轮裂纹振动信号为转速频率对啮合频率及其倍频调制的特点,利用小波包分解来识别振动信号中的故障特征,通过小波包频带能量监测得到故障部位的啮合频率范围;考虑到倒频谱可以分离和提取难以识别的密集调制信号的周期成分,基于倒频谱识别故障部位的转速频率,综合利用两种频谱分析方法得到的啮合频率和转速频率,能诊断故障部位和类型。实验研究表明,该方法能精确地诊断齿轮裂纹故障,并可以实现对风电机组齿轮在复杂环境中退化状态的监测,预防断齿等重大故障的发生。
[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.
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61273144)
【分类号】：TM315;TH165.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2508720