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由于地处偏僻,工作条件恶劣,风电机组故障频发,而齿轮箱故障率也相对较高,而风电机组的SCADA系统并不能很好的对振动监测参数进行分析,在这种情况下,风电机组的状态监测与故障预警系统对减少维修成本、提高维修效率、节省维修时间有着重要的意义。本文主要研究风电机组传动系统齿轮箱,从齿轮箱振动信号分析出发,研究齿轮箱故障机理,故障征兆,故障原因等,并对振动信号处理的时频分析方法进行深入的研究。(1)论文首先分析了风电机组齿轮箱的主要结构、振动机理,针对齿轮箱典型的故障模式,分析了这些故障的征兆,故障原因,故障的影响,并结合齿轮、轴、轴承等振动故障特点,给出了风电机组齿轮箱振动监测传感器的选择及安装形式和监测测点的布置方案。(2)分析了风电机组齿轮箱振动信号的变工况特点,针对变工况对故障诊断带来的困难,基于无量纲幅域参数重复性描述因子、相似性描述因子、跳跃性描述因子能有效的解决齿轮箱变转速造成的齿轮箱振动能量的变化给故障诊断和预警带来的困难,对齿轮箱振动信号进行高维特征空间转化,利用数据挖掘中k均值聚类方法对齿轮箱存在的异常信号和正常信号进行分类,发现风电机组齿轮箱振动信号存在早期故障。(3)针对齿轮箱振动信号非线性、非平稳的特点,采用了时频分析中的Hilbert-Huang变换方法,通过提取时频熵、内禀模态能量熵特征值来判断齿轮和轴承运行状态,提出基于IMF包络谱来实现风电机组齿轮箱复合故障的诊断,研究对齿轮箱振动信号进行EMD频率族分离,并对IMF分量进行Hilbert包络解调,通过包络谱的分析来故障诊断,实验仿真这种方法的可行性。(4)初步研究了风电机组状态监测与故障预警系统的系统设计,从系统构成上,给出了传感器选择的要求和意见、信号采集系统参数要求和状态监测系统和故障预警所要包括的故障分析功能,为风电机组状态监测与故障预警系统的系统开发提供了有效的帮助。文章最后对本论文进行了总结,并对相关技术进行了展望。