風電機組傳動系統(tǒng)振動趨勢特征提取方法研究.pdf

1、受風能資源分布的影響，風電機組絕大多數(shù)運行在地方偏遠、工況惡劣多變的露天環(huán)境下，風電機組特別是主軸、齒輪箱等傳動系統(tǒng)部件在交變載荷作用下，相比于一般大型旋轉機械更易發(fā)生故障，導致機組長時間停機，檢修困難且費用極高。因此，開展風電機組的狀態(tài)監(jiān)測對于預防與減少風電機組故障，及時開展維修工作，提高風電機組發(fā)電效益具有重要意義。但是，現(xiàn)在用于狀態(tài)監(jiān)測的趨勢分析指標還存在軸承信號微弱以致于趨勢特征提取困難，變轉速影響下波動較大，缺乏有效的部件級監(jiān)

2、測指標等問題。本文針對這些問題，以風電機組傳動系統(tǒng)為監(jiān)測對象，振動分析為狀態(tài)監(jiān)測手段展開研究，著重研究對風電機組傳動系統(tǒng)中的齒輪、軸承等關鍵零部件的振動趨勢特征提取方法。
　　分析了風電機組傳動系統(tǒng)振動機理與趨勢特征提取策略。在分析典型風電機組傳動系統(tǒng)內(nèi)部結構，對其中的齒輪和軸承等關鍵零部件的主要振動機理進行闡述的基礎上，針對性地研究了風電機組傳動系統(tǒng)關鍵零部件的監(jiān)測策略，包括不同部件的狀態(tài)趨勢特征提取策略及風電機組傳動系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)

3、測系統(tǒng)實現(xiàn)策略。
　　針對風電機組傳動系統(tǒng)軸承在強噪聲、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電機組傳動系統(tǒng)軸承信號分離方法。根據(jù)齒輪和軸承不同的振動機理和信號特點，采用共振稀疏分解方法將軸承振動信號從原始復雜信號中分離出來，再通過包絡譜提取出軸承振動特征，作為軸承振動趨勢監(jiān)測的基礎。
　　針對變轉速條件下信號頻譜中頻率成分互相重疊干擾導致頻域趨勢特征指標難以準

4、確提取的問題，提出了基于階次重采樣的頻域趨勢特征提取方法。風電機組傳動系統(tǒng)受外界風速變化影響，轉速波動較大，通過將階次重采樣融入到不同部件的趨勢特征指標提取流程中，削弱轉速變化對頻譜分析的影響，實現(xiàn)頻域趨勢特征指標的轉速無關化提取。
　　針對不同部件的頻域趨勢特征指標提取問題，依據(jù)不同關鍵零部件的振動機理的不同，針對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趨勢特征指標，以及共振稀疏分解與階次包絡譜相結合提取軸承振動