風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)振動(dòng)趨勢(shì)特征提取方法研究.pdf

1、受風(fēng)能資源分布的影響，風(fēng)電機(jī)組絕大多數(shù)運(yùn)行在地方偏遠(yuǎn)、工況惡劣多變的露天環(huán)境下，風(fēng)電機(jī)組特別是主軸、齒輪箱等傳動(dòng)系統(tǒng)部件在交變載荷作用下，相比于一般大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械更易發(fā)生故障，導(dǎo)致機(jī)組長(zhǎng)時(shí)間停機(jī)，檢修困難且費(fèi)用極高。因此，開展風(fēng)電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè)對(duì)于預(yù)防與減少風(fēng)電機(jī)組故障，及時(shí)開展維修工作，提高風(fēng)電機(jī)組發(fā)電效益具有重要意義。但是，現(xiàn)在用于狀態(tài)監(jiān)測(cè)的趨勢(shì)分析指標(biāo)還存在軸承信號(hào)微弱以致于趨勢(shì)特征提取困難，變轉(zhuǎn)速影響下波動(dòng)較大，缺乏有效的部件級(jí)監(jiān)

2、測(cè)指標(biāo)等問題。本文針對(duì)這些問題，以風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)為監(jiān)測(cè)對(duì)象，振動(dòng)分析為狀態(tài)監(jiān)測(cè)手段展開研究，著重研究對(duì)風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)中的齒輪、軸承等關(guān)鍵零部件的振動(dòng)趨勢(shì)特征提取方法。
　　分析了風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)振動(dòng)機(jī)理與趨勢(shì)特征提取策略。在分析典型風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)，對(duì)其中的齒輪和軸承等關(guān)鍵零部件的主要振動(dòng)機(jī)理進(jìn)行闡述的基礎(chǔ)上，針對(duì)性地研究了風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)關(guān)鍵零部件的監(jiān)測(cè)策略，包括不同部件的狀態(tài)趨勢(shì)特征提取策略及風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)

3、測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)策略。
　　針對(duì)風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)軸承在強(qiáng)噪聲、非線性干擾及齒輪高幅值諧波成分的影響下幅值微弱，難以直接從頻譜中提取的問題，提出了基于共振稀疏分解的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)軸承信號(hào)分離方法。根據(jù)齒輪和軸承不同的振動(dòng)機(jī)理和信號(hào)特點(diǎn)，采用共振稀疏分解方法將軸承振動(dòng)信號(hào)從原始復(fù)雜信號(hào)中分離出來(lái)，再通過(guò)包絡(luò)譜提取出軸承振動(dòng)特征，作為軸承振動(dòng)趨勢(shì)監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)。
　　針對(duì)變轉(zhuǎn)速條件下信號(hào)頻譜中頻率成分互相重疊干擾導(dǎo)致頻域趨勢(shì)特征指標(biāo)難以準(zhǔn)

4、確提取的問題，提出了基于階次重采樣的頻域趨勢(shì)特征提取方法。風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)受外界風(fēng)速變化影響，轉(zhuǎn)速波動(dòng)較大，通過(guò)將階次重采樣融入到不同部件的趨勢(shì)特征指標(biāo)提取流程中，削弱轉(zhuǎn)速變化對(duì)頻譜分析的影響，實(shí)現(xiàn)頻域趨勢(shì)特征指標(biāo)的轉(zhuǎn)速無(wú)關(guān)化提取。
　　針對(duì)不同部件的頻域趨勢(shì)特征指標(biāo)提取問題，依據(jù)不同關(guān)鍵零部件的振動(dòng)機(jī)理的不同，針對(duì)性地提取了邊頻帶能量因子、階次譜邊頻帶能量比作為齒輪振動(dòng)趨勢(shì)特征指標(biāo)，以及共振稀疏分解與階次包絡(luò)譜相結(jié)合提取軸承振動(dòng)