齿轮信号干扰下风电齿轮箱轴承早期故障诊断方法研究

摘要

齿轮箱是风电机组传动系统的重要组成部分，在无规律的交变载荷、恶劣的运行工况下，齿轮箱中以轴承部件发生故障的概率最高、故障引起的停机时间最长，因此对轴承故障萌生的早期阶段进行诊断以提前掌握与故障相关的异常征兆和劣化信息，避免因故障造成的经济损失或重大事故的发生。但在轴承故障的早期阶段其瞬态冲击特征信息较为微弱，其中以高频解调技术为代表的轴承早期微弱特征提取方法由于原理简单在工业中被广泛应用，但该技术易被其它干扰信号所影响。齿轮信号作为干扰成分广泛存在于振动信号中，齿轮啮合产生的振动信号在时域中会对轴承冲击特征产生掩盖、在频谱中会出现较多的干扰峰值，有必要在轴承微弱特征提取前予以去除，而变工况增加了齿轮信号的去除难度。同时，基于谱峭度的高频解调技术易受随机冲击干扰信号所影响，无法精确选取解调带宽。为此，本文针对齿轮信号干扰的分离和高频解调时频带的精确选取展开研究。 首先，针对风电齿轮箱结构组成和故障形式进行了研究，分析了在特殊的运行工况下复杂的齿轮箱结构对振动信号的影响，考虑到通过特征频率可以方便的定位到具体的故障部件，实现精细化故障辨别。因此，对轴承常见故障类型及故障振动机理进行了研究，并验证了采用共振包络解调方法对故障轴承早期微弱信号进行故障诊断的有效性，为后面的故障诊断提供了理论依据。 其次，针对齿轮啮合幅值对故障轴承早期微弱冲击特征信息的掩盖从而影响轴承早期微弱特征提取的问题，利用广义解调算法可以将频率变化的时变信号解调为频率恒定的平稳信号的特点，提出了迭代广义解调齿轮信号分离的滚动轴承故障诊断方法，重点解决了在变转速工况下齿轮谐波信号的分离和无键相的阶次重采样技术，以此为基础实现了变转速齿轮箱轴承的早期微弱特征信息提取和故障类型辨别，并通过仿真信号和实验验证了该技术在无转速计下对轴承的早期故障诊断。 最后，针对在采用共振解调提取轴承微弱特征信息时受随机冲击对最优高频共振解调频带影响的问题，利用多评价指标可以分别从不同角度表征故障轴承瞬态冲击特征和信息熵对信息具有不确定性度量的特点，提出了基于增强熵权峭度图的最优频带解调的滚动轴承故障诊断方法，重点解决了随机冲击对轴承最优解调中心的干扰和带宽精细化选取的问题，通过仿真信号和实验验证了该技术在精确选取轴承解调带宽的有效性。

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