数据驱动的风电齿轮箱油液监测磨损度量化及其参数权重研究

发布时间：2021-07-03 21:07

　　机械设备磨损状态的评价参数具有多元化、阶段性及动态性的特点,决策往往取决于技术人员的经验。通过油液监测判断机械设备健康状态时,参数多难以凭主观选择,以致磨损状态的准确界定一直是瓶颈。为此,以风电齿轮箱为对象,研究其颗粒信息、污染度及油品信息对磨损状态的影响,在根据磨粒种类的危害程度初步量化磨损度的基础上,对监测数据降噪后,通过支持向量机获取指标的显著性系数,进而算得参数权重,确定的关键参数为磨损颗粒数量、铁磁性颗粒质量分数、平均颗粒尺寸,简化了磨损度的指标,能提高风电齿轮箱的故障诊断效率。 

【文章来源】：润滑与密封. 2020,45(11)北大核心CSCD

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

油样中14、6、4 μm三种尺寸颗粒总量的变化

鉴于对风电齿轮箱磨损影响程度较大的磨损颗粒以切削磨损、滑动磨损、疲劳磨损颗粒为主[4],于是将其磨粒数量和平均尺寸作为风电齿轮箱磨损状态的2个指标参数,对18个油样的数据进行统计,见图2和图3所示。图3 油样中切削磨损、滑动磨损、疲劳磨损颗粒的最大 尺寸的变化

油样中切削磨损、滑动磨损、疲劳磨损颗粒的最大 尺寸的变化

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
[1]大型风电机组齿轮箱早期故障诊断技术与系统研究[D]. 谷玉海.机械科学研究总院 2016



本文编号：3263355