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摘要：随着科技的发展和能源方面的压力，风能作为一种蕴藏量丰富的自然资源，因其使用便捷、可再生、成本低、无污染等特点，在世界范围内得到了较为广泛的使用和迅速发展，发展潜力巨大，但由于我国有些地区地形地貌、气候特征与欧洲相比有特殊性，可能对标准设计的齿轮箱正常运行有一定影响，因此，对风电齿轮箱故障的诊断也是一个很重要的问题。本文主要是讨论一下风电齿轮箱早期故障的诊断方法。
关键词：齿轮箱；故障诊断；
现在设备故障诊断技术包括两个环节，一个是信号处理环节，一个是故障识别环节。在信号处理环节中，傅立叶变换是人们分析和处理信号的最常用最直接的传统方法。傅立叶变换及其反变换无疑构造了信号时域与频域之间变换的桥梁。但以傅立叶变换为基础的经典分析方法，也有自己局限性，它只适用于平稳信号的分析。
在故障识别环节中，目前大多利用实时信息和各种先验知识、对故障的种类位置和程度进行识别和推理，例如模式识别、人工神经网络识别(ANN)、支持向量机分类等。在许多情况下，故障检测和故障识别环节往往是融合在一起的。目前，在风电齿轮箱早期故障中可以使用的信号处理方法有：时域分析，频域分析，倒谱技术，包络分析，阶比谱。
1时域分析
时域分析的重要特点是信号的时间顺序，即数据产生的先后顺序。虽然幅域参数可用样本时间波形来计算，但其时间顺序是不起作用的。时域波形分析通过对波形的形状、振幅大小、变化快慢等特征的分析和观察，建立其与转子系统运行状态之间的对应关系，达到发现设备运转是否异常的目的。
常用的时域分析方法有时间序列模型(ARMA模型、AR(ｎ)模型、门限自回归模型等)，时序统计分析参数(如方差、自相关系数、偏度系数和峭度系数)等。这些方法提取的信号特征参数可用于工况状态监测。自适应滤波、时域平均与自相关分析是常用的几种时域消噪方法，由于在消噪的同时保留了信号的时域特征，可用于分析信号时域特征。
2频域分析
傅立叶频谱借助于傅立叶变换把错综复杂的时域信号转换到频域中，以获得信号的频率结构以及各谐波幅值和相位信息，根据频率分布的特征和变化趋势来判定故障类型和故障程度。当故障引起大量谐波时，由于能量已经分散到各谐波分量处，其单一谱峰不能用来评价故障的严重程度。
在每次采集的数据中都可能存在一些错误的数据。其主要原因可能是传感器没有良好的固定，机器在测试过程中出现波动或工作状况不正确等等。观察频谱图比较容易也比较有效的发现这些错误，尤其风电齿轮箱都安装在几十米高空，这种错误更加容易出现。要做的第一件事是检查频谱中是否有峰值出现，不仅是与电气有关的峰值（在行频及其倍数处），还要确保存在与机器的机械状态相关的信息。接着需要在频谱中寻找典型的“滑雪坡”曲线。如果看到频谱起始于高振幅的低频，而振幅随着频率的增加而缓慢的衰减。那么很可能是传感器出现了问题。出现“滑雪坡”曲线最常见的原因是某种瞬态现象，可能是机械、热力或者电气方面的原因导致的。如果在测量的过程中传感器受到振动，传感器的放大器会发出“鸣叫”，并导致频谱中出现“滑雪坡”曲线。
3包络分析
包络分析是处理机械冲击引起高频响应的有效方法。在1978年，前苏联科学工作者提出了这一技术并应用于旋转机械的故障诊断中。这种方法的目的就是分析相对高频信号的能量随时间的振荡。包络分析技术最成功的应用主要在滚动轴承的诊断中，如今这一技术也应用到有摩擦力与动态载荷的旋转机械部件的诊断中，如泵的转子、透平机等。
包络线分析在对齿轮箱数据分析一般用作报警值，所以又称作包络线报警值。包络线报警值（也被称护罩报警，但不要与用在轴承分析上的包络检波相混淆），采用的则是完全不同的方法。其极限报警值包括了整个频谱，而不仅仅是频谱中的某个频段。像下图所看到的一样，它并不是一条横穿频谱的单线，而是一条包络线包围着频谱。这种方法的好处是可以覆盖所有频率，并且对于那些很少注意到的频率上出现的峰值点很敏感。某个单一的频段可能被用来覆盖较宽的频率范围，例如，从1X到10X。一条包络线根据频谱的形状可能要计算超出50个不同的极限报警值。
4阶比分析
阶比谱是一种研究转子系统振动特征的、在FFT分析技术基础上发展起来的谱分析方法，主要是充分利用转速信号，因为转子系统的振动信号中多数离散频率分量与基频有关。用转速信号作跟踪滤波和等角度采样出发，可建立振动与转速的关系，从而确定转子系统的工作状态和故障情况。
阶比分析在在旋转机械的振动分析中是一个独特的视角，大多数的旋转机械的振动信号都与转速有关。所谓阶比，是指，例如某信号的振动频率为对应转轴旋转频率的4倍，则其阶比为4。要实现阶比分析，必须对振动信号进行等转角采样。所谓等角度采样是指采样的触发间隔为旋转机械每转过一定角度振动频率与轴频的比值的时间间隔，例如每转采样12点，则为每转过30°触发一次采样。若转子不是匀速转动，那么采样间隔在时域上不是均匀分布的。对按等转角采样的数据进行谱分析即得到阶比谱。阶比分析的实质是将时域的非平稳信号通过恒定角增量采样转变为角域的稳定号，它能更好地反映与转速相关的振动。
5倒谱分析
倒频谱分析也称二次频谱分析，是近代信号处理科学中的一项新技术，是检测复杂谱图中周期分量的有用工具。
从一个混有周期波形的随机波形中很难直接看出其中的周期信号，但进行功率谱分析后就很容易看出来。同样，对于一个复杂的功率谱图，有时很难直观看出它的一些特点和变化情况。如果用倒频谱（Cepstrum）分析则能突出功率谱图的一些特点和显示振动状态的一些变化。有利于故障诊断。齿轮箱的振动是一种很复杂的振动，假如齿轮箱中有一根转速为f1（s-1）的轴，轴上齿轮的齿数Z，齿轮箱的壳体振动一定包含有频率f1的振动及其它各阶谐振。谐波阶次越高的振动分量越小。另外还包含齿啮合的频率Zf1的振动分量。此分量可能较大。由于频率很高，当取加速度响应时，此分量更大。当然，还有以Z f1为基频的各阶谐波振动。
参考文献：
[1]机械设备故障诊断技术培训教材[M].大连理工大学振动工程研究所
[2]丁康，朱小勇，陈亚华.齿轮箱典型故障振动特征与诊断策略[J].振动与冲击，2001，(2)：7-12
[3]杨江天,陈家骥,曾子平. 基于高阶谱的旋转机械故障征兆提取[J]. 振动工程报,2001,14 (1) :13 - 17
[4] 张世惠,徐海峰等. 风力发电机组齿轮箱故障诊断[C]. 中国太阳能学会风能专委会.2002
关键词：齿轮箱；故障诊断；
现在设备故障诊断技术包括两个环节，一个是信号处理环节，一个是故障识别环节。在信号处理环节中，傅立叶变换是人们分析和处理信号的最常用最直接的传统方法。傅立叶变换及其反变换无疑构造了信号时域与频域之间变换的桥梁。但以傅立叶变换为基础的经典分析方法，也有自己局限性，它只适用于平稳信号的分析。
在故障识别环节中，目前大多利用实时信息和各种先验知识、对故障的种类位置和程度进行识别和推理，例如模式识别、人工神经网络识别(ANN)、支持向量机分类等。在许多情况下，故障检测和故障识别环节往往是融合在一起的。目前，在风电齿轮箱早期故障中可以使用的信号处理方法有：时域分析，频域分析，倒谱技术，包络分析，阶比谱。
1时域分析
时域分析的重要特点是信号的时间顺序，即数据产生的先后顺序。虽然幅域参数可用样本时间波形来计算，但其时间顺序是不起作用的。时域波形分析通过对波形的形状、振幅大小、变化快慢等特征的分析和观察，建立其与转子系统运行状态之间的对应关系，达到发现设备运转是否异常的目的。
常用的时域分析方法有时间序列模型(ARMA模型、AR(ｎ)模型、门限自回归模型等)，时序统计分析参数(如方差、自相关系数、偏度系数和峭度系数)等。这些方法提取的信号特征参数可用于工况状态监测。自适应滤波、时域平均与自相关分析是常用的几种时域消噪方法，由于在消噪的同时保留了信号的时域特征，可用于分析信号时域特征。
2频域分析
傅立叶频谱借助于傅立叶变换把错综复杂的时域信号转换到频域中，以获得信号的频率结构以及各谐波幅值和相位信息，根据频率分布的特征和变化趋势来判定故障类型和故障程度。当故障引起大量谐波时，由于能量已经分散到各谐波分量处，其单一谱峰不能用来评价故障的严重程度。
在每次采集的数据中都可能存在一些错误的数据。其主要原因可能是传感器没有良好的固定，机器在测试过程中出现波动或工作状况不正确等等。观察频谱图比较容易也比较有效的发现这些错误，尤其风电齿轮箱都安装在几十米高空，这种错误更加容易出现。要做的第一件事是检查频谱中是否有峰值出现，不仅是与电气有关的峰值（在行频及其倍数处），还要确保存在与机器的机械状态相关的信息。接着需要在频谱中寻找典型的“滑雪坡”曲线。如果看到频谱起始于高振幅的低频，而振幅随着频率的增加而缓慢的衰减。那么很可能是传感器出现了问题。出现“滑雪坡”曲线最常见的原因是某种瞬态现象，可能是机械、热力或者电气方面的原因导致的。如果在测量的过程中传感器受到振动，传感器的放大器会发出“鸣叫”，并导致频谱中出现“滑雪坡”曲线。
3包络分析
包络分析是处理机械冲击引起高频响应的有效方法。在1978年，前苏联科学工作者提出了这一技术并应用于旋转机械的故障诊断中。这种方法的目的就是分析相对高频信号的能量随时间的振荡。包络分析技术最成功的应用主要在滚动轴承的诊断中，如今这一技术也应用到有摩擦力与动态载荷的旋转机械部件的诊断中，如泵的转子、透平机等。
包络线分析在对齿轮箱数据分析一般用作报警值，所以又称作包络线报警值。包络线报警值（也被称护罩报警，但不要与用在轴承分析上的包络检波相混淆），采用的则是完全不同的方法。其极限报警值包括了整个频谱，而不仅仅是频谱中的某个频段。像下图所看到的一样，它并不是一条横穿频谱的单线，而是一条包络线包围着频谱。这种方法的好处是可以覆盖所有频率，并且对于那些很少注意到的频率上出现的峰值点很敏感。某个单一的频段可能被用来覆盖较宽的频率范围，例如，从1X到10X。一条包络线根据频谱的形状可能要计算超出50个不同的极限报警值。
4阶比分析
阶比谱是一种研究转子系统振动特征的、在FFT分析技术基础上发展起来的谱分析方法，主要是充分利用转速信号，因为转子系统的振动信号中多数离散频率分量与基频有关。用转速信号作跟踪滤波和等角度采样出发，可建立振动与转速的关系，从而确定转子系统的工作状态和故障情况。
阶比分析在在旋转机械的振动分析中是一个独特的视角，大多数的旋转机械的振动信号都与转速有关。所谓阶比，是指，例如某信号的振动频率为对应转轴旋转频率的4倍，则其阶比为4。要实现阶比分析，必须对振动信号进行等转角采样。所谓等角度采样是指采样的触发间隔为旋转机械每转过一定角度振动频率与轴频的比值的时间间隔，例如每转采样12点，则为每转过30°触发一次采样。若转子不是匀速转动，那么采样间隔在时域上不是均匀分布的。对按等转角采样的数据进行谱分析即得到阶比谱。阶比分析的实质是将时域的非平稳信号通过恒定角增量采样转变为角域的稳定号，它能更好地反映与转速相关的振动。
5倒谱分析
倒频谱分析也称二次频谱分析，是近代信号处理科学中的一项新技术，是检测复杂谱图中周期分量的有用工具。
从一个混有周期波形的随机波形中很难直接看出其中的周期信号，但进行功率谱分析后就很容易看出来。同样，对于一个复杂的功率谱图，有时很难直观看出它的一些特点和变化情况。如果用倒频谱（Cepstrum）分析则能突出功率谱图的一些特点和显示振动状态的一些变化。有利于故障诊断。齿轮箱的振动是一种很复杂的振动，假如齿轮箱中有一根转速为f1（s-1）的轴，轴上齿轮的齿数Z，齿轮箱的壳体振动一定包含有频率f1的振动及其它各阶谐振。谐波阶次越高的振动分量越小。另外还包含齿啮合的频率Zf1的振动分量。此分量可能较大。由于频率很高，当取加速度响应时，此分量更大。当然，还有以Z f1为基频的各阶谐波振动。
参考文献：
[1]机械设备故障诊断技术培训教材[M].大连理工大学振动工程研究所
[2]丁康，朱小勇，陈亚华.齿轮箱典型故障振动特征与诊断策略[J].振动与冲击，2001，(2)：7-12
[3]杨江天,陈家骥,曾子平. 基于高阶谱的旋转机械故障征兆提取[J]. 振动工程报,2001,14 (1) :13 - 17
[4] 张世惠,徐海峰等. 风力发电机组齿轮箱故障诊断[C]. 中国太阳能学会风能专委会.2002