【摘 要】
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作为大型风电机组最重要的传动部件之一,齿轮箱的状态健康与否,直接决定着机组是否能够正常运行。由于风电机组的工作环境比较恶劣,齿轮箱发生故障的概率远远高于其它机械设
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作为大型风电机组最重要的传动部件之一,齿轮箱的状态健康与否,直接决定着机组是否能够正常运行。由于风电机组的工作环境比较恶劣,齿轮箱发生故障的概率远远高于其它机械设备,由此造成的机组停机时间也是最长的。因此,研究风电齿轮箱各种工况下的振动特性,找出其故障的振动特征,建立故障诊断专家库,对于保证风电机组的正常运行,具有十分重要的意义。为此,本文主要进行以下几个方面的研究:(1)推导了风电机组行星齿轮箱在行星轮和滚动轴承故障情况下的振动特性,分析模拟了齿轮箱在行星轮和输入轴端滚动轴承故障时齿轮箱的振动信号,并用FFT对其进行了相应的分析处理,结果表明在行星轮出现故障时,齿轮箱的振动频率等于行星轮的啮合频率,并且两边分布着以轴的转频为频率的边频带;当滚动轴承出现故障时,会在固有频率附近产生明显的调制峰群。(2)对齿轮箱振动特性的分析,难以确定故障的具体类型,为此本文对采集的齿轮箱在齿轮和滚动轴承不同故障情况下的振动数据,进行小波分析和希尔伯特包络分解,并在Matlab平台上绘制了不同故障情况下的频谱图,分析对比了不同工况下振动信号波形的异同,找出了各故障对应的振动特征。(3)由于通过单一的某个指标来对齿轮箱进行故障诊断,效果并不是十分理想,为了更加方便直观的诊断出各种故障类型,本文借助Matlab平台,以滚动轴承为例,采用蚁群算法,以时域和频域的两个方面九个参数为指标,初步实现了对滚动轴承故障的自动识别与诊断。
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