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文檔簡介
1、由于地處偏僻,工作條件惡劣,風電機組故障頻發(fā),而齒輪箱故障率也相對較高,而風電機組的SCADA系統(tǒng)并不能很好的對振動監(jiān)測參數進行分析,在這種情況下,風電機組的狀態(tài)監(jiān)測與故障預警系統(tǒng)對減少維修成本、提高維修效率、節(jié)省維修時間有著重要的意義。本文主要研究風電機組傳動系統(tǒng)齒輪箱,從齒輪箱振動信號分析出發(fā),研究齒輪箱故障機理,故障征兆,故障原因等,并對振動信號處理的時頻分析方法進行深入的研究。
(1)論文首先分析了風電機組齒輪箱的主要
2、結構、振動機理,針對齒輪箱典型的故障模式,分析了這些故障的征兆,故障原因,故障的影響,并結合齒輪、軸、軸承等振動故障特點,給出了風電機組齒輪箱振動監(jiān)測傳感器的選擇及安裝形式和監(jiān)測測點的布置方案。
(2)分析了風電機組齒輪箱振動信號的交工況特點,針對變工況對故障診斷帶來的困難,基于無量綱幅域參數重復性描述因子、相似性描述因子、跳躍性描述因子能有效的解決齒輪箱變轉速造成的齒輪箱振動能量的變化給故障診斷和預警帶來的困難,對齒輪箱振動
3、信號進行高維特征空間轉化,利用數據挖掘中k均值聚類方法對齒輪箱存在的異常信號和正常信號進行分類,發(fā)現風電機組齒輪箱振動信號存在早期故障。
(3)針對齒輪箱振動信號非線性、非平穩(wěn)的特點,采用了時頻分析中的Hilbert-Huang變換方法,通過提取時頻熵、內稟模態(tài)能量熵特征值來判斷齒輪和軸承運行狀態(tài),提出基于IMF包絡譜來實現風電機組齒輪箱復合故障的診斷,研究對齒輪箱振動信號進行EMD頻率族分離,并對IMF分量進行Hilbert
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