本文關(guān)鍵詞：風力機齒輪故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：風力發(fā)電在減緩全球能源短缺和環(huán)境污染方面起著越來越重要的作用。近年來，風能發(fā)展趨勢良好，世界各個國家的風電累計裝機容量穩(wěn)步上升，然而惡劣的工況條件嚴重影響風電機組的安全性和穩(wěn)定性，其中風力機齒輪箱作為增速機構(gòu)，其故障率一直居高不下，因此對風力機齒輪故障診斷研究勢在必行。 本文主要通過對齒輪的故障診斷對風力機進行研究。齒輪的故障診斷主要是在風力機傳動鏈系統(tǒng)實驗臺架上完成，對故障率較高的行星齒輪箱太陽輪進行研究，著重對無故障、點蝕發(fā)展故障和斷齒發(fā)展故障展開實驗研究，采集風電機組上述無故障和故障狀態(tài)下的全轉(zhuǎn)速范圍內(nèi)的振動信號和電流電壓信號，利用時域指標、功率譜分析、小波灰度矩對采集的上述信號進行故障特征提取。分析結(jié)果表明，時域指標對于無故障和故障情況有著較好的區(qū)分，故障狀態(tài)下的各項指標值均大于無故障狀態(tài)指標值，但是需要對故障類別進一步診斷；電壓和電流信號功率譜幅值隨著點蝕和斷齒故障的發(fā)展逐漸增大，能較好的診斷點蝕和斷齒故障的嚴重程度，，振動信號的功率譜密度圖能提取齒輪嚙合頻率兩側(cè)的邊頻帶成分以及幅值大小，從而能區(qū)分開無故障和1面點蝕及1面斷齒狀態(tài)；從小波分時尺度矩分析得知，無故障在十二和十三分區(qū)的取值最小，在斷齒狀態(tài)時，4面斷齒在十三分區(qū)和十四分區(qū)取值最大，2面斷齒在第三分區(qū)取值最大；在點蝕狀態(tài)時，7面點蝕在十一分區(qū)的取值最大，4面點蝕在第四分區(qū)和第五分區(qū)的最大值明顯大于其他故障，并且變化范圍較大，8面點蝕在十三分區(qū)和十四分區(qū)的取值最大，不同故障的小波分時尺度矩具有不同的分布特征，對部分故障齒輪具有較好的診斷效果。 因此，對于點蝕發(fā)展故障和斷齒發(fā)展故障采集的振動信號和電信號，采用時域指標、功率譜分析、小波灰度矩綜合分析可以得到較好的診斷效果。
【關(guān)鍵詞】：風力機齒輪 點蝕故障 斷齒故障 故障特征提取
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TK83;TH165.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-20
• 1.1 課題研究背景與意義9-12
• 1.2 風力發(fā)電機組齒輪箱故障診斷技術(shù)現(xiàn)狀及其展望12-17
• 1.3 風電機組故障診斷技術(shù)的發(fā)展趨勢17-18
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容18-20
• 2 齒輪故障及振動機理20-27
• 2.1 齒輪失效形式20-21
• 2.2 齒輪的振動機理及信號特征21-26
• 2.3 本章小結(jié)26-27
• 3 風力機傳動系統(tǒng)齒輪故障診斷實驗研究27-40
• 3.1 風力機傳動鏈系統(tǒng)實驗臺主要組成部分簡介28-35
• 3.2 齒輪故障加工及傳感器測點的選擇35-37
• 3.3 實驗方案及過程37-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 4 故障特征提取方法及實驗結(jié)果分析40-66
• 4.1 時域分析40-46
• 4.2 頻譜分析46-58
• 4.3 小波灰度矩58-65
• 4.4 本章小結(jié)65-66
• 5 總結(jié)及展望66-68
• 5.1 工作總結(jié)66-67
• 5.2 研究展望67-68
• 致謝68-69
• 參考文獻69-72

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9 朱

本文編號：420440