一种一级行星二级平行轴齿轮箱故障检测方法

摘要

一种一级行星二级平行轴齿轮箱故障检测方法，所述方法首先利用振动加速度传感器采集齿轮箱输出轴端垂向振动加速度信号和水平振动加速度信号，并对采集的信号进行功率谱分析，然后将功率谱中的不同频率分量与齿轮箱正常振动数据样本中的对应频率分量相比较，从而判断风力发电机行星齿轮箱内部行星轮系的故障。本发明只需要在行星齿轮箱的输出轴端安装振动加速度传感器，而且只需对采集的振动信号进行功率谱分析就可以快速、准确地诊断出故障所在的位置。具有信号采集装置简单，操作方便，诊断结果准确等优点。

说明书

技术领域

本发明涉及一种仅利用齿轮箱输出轴端振动信号诊断一级行星二级平行轴齿轮箱故障的检测方法，属于风电技术领域。

背景技术

行星齿轮箱是风力发电机组中的重要传动部件之一，主要由太阳轮7、行星轮8、内齿圈6、行星架13和与太阳轮相接的齿轮增速机构组成，一级行星二级平行轴齿轮箱的齿轮增速机构包括与太阳轮轴2同轴连接的太阳轮轴输出齿轮9、与太阳轮轴输出齿轮9啮合的第一级平行轴输入齿轮10、通过第一级平行轴3与第一级平行轴输入齿轮10同轴固接的第一级平行轴输出齿轮11、固定在输出轴4上且与第一级平行轴输出齿轮11啮合的输出轴齿轮12（参看图1）。通常情况下，内齿圈固定不动，太阳轮绕自身的中心轴线旋转，行星轮不仅自转，还围绕太阳轮公转。行星轮既和太阳轮啮合，又和内齿圈啮合。行星齿轮箱中多个齿轮的复杂运动造成了振动信号成分的复杂性。其中包含太阳轮、行星轮的旋转频率；太阳轮和行星轮、行星轮和内齿圈之间的啮合频率；上述频率的倍频成分；成组出现在啮合频率及其倍频附近的边带成分。在进行振动监测时，传感器通常被安装在内齿圈及与之相连的箱体上，太阳轮和行星轮以及行星轮和内齿圈啮合副的啮合点相对于传感器的位置随行星架旋转而发生变化，使得啮合点至传感器之间的振动传递路径发生变化，这种时变的传递路径对振动信号产生幅值调制效应，进一步增加了信号的复杂性。

在风力发电机组运行过程中，行星齿轮箱不仅承受动态重载负荷，而且运行工况变化频繁，是整个动力传动链中的薄弱环节。其中太阳轮、行星轮、内齿圈等关键零部件容易出现损伤故障。一旦出现故障，不仅维修困难，而且维修费用也很高。因此，对其开展监测诊断对于保障风力发电机组安全高效稳定运行至关重要。但目前提出的一些风力发电机组故障诊断方法主要针对发电机、风力机叶片以及传动系统中的轴承和定轴轮系等，对于行星齿轮箱的研究则比较少见。而且齿轮箱信号采集时要使用大量的传感器，给采集工作带来了很大的困难。因此，如何简化采集装置以及快速判断齿轮箱行星轮系故障位置是有关技术人员研究的重点。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术之弊端，提供一种简单易行的一级行星二级平行轴齿轮箱故障检测方法，以正确诊断一级行星二级平行轴齿轮箱行星轮系的故障。

本发明所述问题是以下述技术方案实现的：

一种一级行星二级平行轴齿轮箱故障检测方法，所述方法首先利用振动加速度传感器采集齿轮箱输出轴端垂向振动加速度信号和水平振动加速度信号，并对采集的信号进行功率谱分析，然后将功率谱中的不同频率分量与齿轮箱正常振动数据样本中的对应频率分量相比较，从而判断风力发电机行星齿轮箱内部行星轮系的故障，所述方法的具体步骤如下：

①采用振动加速度传感器测取一级行星二级平行轴齿轮箱输出轴端振动信号；

②对振动信号进行功率谱分析；

③将功率谱信号中的不同频率分量与一级行星二级平行轴齿轮箱正常振动数据样本中的对应频率分量相比较，判断一级行星二级平行轴齿轮箱行星轮系的故障：

a. 功率谱中若含有KZ₁f₁±mf_r±f₂±f₃±f₄的频率成分，则表明行星轮系的内齿圈发生了故障；

b. 功率谱中若含有KZ₁f₁±mf_p±f₂±f₃±f₄的频率成分，则表明行星轮系的行星轮发生了故障；

c．功率谱中若含有KZ₁f₁±mf_s±f₂±f₃±f₄的频率成分，则表明行星轮系的太阳轮发生了故障；

其中，Z₁为内齿圈的齿数，f₁为输入轴转动频率实时监测值，f₂为太阳轮轴转动频率实时监测值，f₃为第一级平行轴转动频率实时监测值，f₄为输出轴转动频率实时监测值，f_r为内齿圈故障特征频率，f_p为行星轮故障特征频率，f_s为太阳轮故障特征频率，K、m为在（0，∞）范围内变化的整数。

上述一级行星二级平行轴齿轮箱故障检测方法，所述故障特征频率按如下方式获得：

内齿圈故障特征频率由下式获得：

；

行星轮故障特征频率由下式获得：

；

太阳轮故障特征频率由下式获得：

；

其中，N为行星轮的数量，Z₂为行星轮的齿数，Z₃为太阳轮的齿数。

本发明只需要在行星齿轮箱的输出轴端安装振动加速度传感器，而且只需对采集的振动信号进行功率谱分析就可以快速、准确地诊断出故障所在的位置。具有信号采集装置简单，操作方便，诊断结果准确等优点。通过对比试验和测定，其判断准确率达到93%以上。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步说明。

图1是一级行星二级平行轴齿轮箱传动结构图；

图2是实施方案图；

图3是故障判别流程图。

图中各标号清单为：1、输入轴；2、太阳轮轴；3、第一级平行轴；4、输出轴；5、振动加速度传感器；6、内齿圈；7、太阳轮；8、行星轮；9、太阳轮轴输出齿轮；10、第一级平行轴输入齿轮；11、第一级平行轴输出齿轮；12、输出轴齿轮；13、行星架。

文中各符号清单为：Z₁、内齿圈的齿数；Z₂、行星轮齿数；Z₃、太阳轮齿数；f₁、输入轴转动频率实时监测值；f₂、太阳轮轴转动频率实时监测值；f₃、第一级平行轴转动频率实时监测值；f₄、输出轴转动频率实时监测值；f_r、内齿圈故障特征频率；f_p、行星轮故障特征频率；f_s、太阳轮故障特征频率；K、m、在（0，∞）范围内变化的整数；N、行星轮数量。

具体实施方式

本发明是针对现有故障信息采集方法较为复杂，风力发电机组一级行星二级平行轴齿轮箱行星轮系故障诊断较为复杂这两个问题设计的。

本发明需要解决两个问题：一是如何从振动信号中分离出有效的频率成分；二是如何判断行星轮系故障的位置。

参看图1，针对本发明提出的问题一，测量一级行星二级平行轴齿轮箱输出轴端的振动信号。通过以下方法实现：在一级行星二级平行轴齿轮箱输出轴端安装振动加速度传感器5，振动加速度在输出轴端的安装分水平和垂直两个方向，通过不同方向采集齿轮箱输出轴端的振动信号，后续处理中不同方向的振动信号分类处理。

根据振动调制机理，那么太阳轴输出轴振动啮合频率调制模型为：

；

其中，A为信号幅值，f₁为输入轴转动频率、f₂为太阳轴的转动频率，β为调频的调制系数，B为调频的调制系数，

振动以上述调制形式作用于太阳轮2，经与太阳轮2连接的第一级平行轴3传递到太阳轮轴输出齿轮9，并间接作用在第一级平行轴输入齿轮10上，由于第一级平行轴3的转动频率为f₃，在三种振动的共同作用下，此处忽略传递过程中振幅的变化仅考虑频率特征，将会出现以f₃为调制信号，振动啮合频率调制模型为：

；

其中，f₃为第一级平行轴3的转动频率，振动以上述调制形式经第一级平行轴3传递给第一级平行轴输出齿轮11，并间接作用在输出轴齿轮12上，由于输出轴4的转动频率为f₄，在上述各种调制信号振动的共同作用下，此处忽略传递过程中振幅的变化仅考虑频率特征，将会出现以f₄为调制信号，此时振动啮合频率调制模型为：

其中，f₄为输出轴4的转动频率，上述振动模型经傅里叶变换得到：

其中，J_m(β)为变量β的第一类Bessel函数。

由上式可知，信号分别含有Z₁f₁、Z₁f₁±f₂、Z₁f₁±f₃、Z₁f₁±f₄、Z₁f₁±f₂±f₃、Z₁f₁±f₂±f₄、Z₁f₁±f₃±f₄、Z₁f₁±f₂±f₃±f₄的一组频率成分，对于齿轮的固有频率调制现象以及齿轮固箱有频率调制现象也有类似的结论。不过此处的Z₁f₁要替换为齿轮固有频率f_g和齿轮箱固有频率f_x。

由上述啮合频率调制的推导类比出齿轮固有频率调制后，信号含有f_g、f_g±f₂、f_g±f₃、f_g±f₄、f_g±f₂±f₃、f_g±f₂±f₄、f_g±f₃±f₄、f_g±f₂±f₃±f₄的一组频率成分；箱体固有频率的调制后，信号含有f_x、f_x±f₂、f_x±f₃、f_x±f₄、f_x±f₂±f ₃、f_x±f₂±f₄、f_x±f₃±f₄、f_x±f₂±f₃±f₄的一组频率成分。

考虑到太阳轮、内齿圈和行星轮同时存在的情况，以f_s、f_r和f_p分别代表太阳轮、内齿圈和行星轮的故障特征频率，信号经调制后会出现Z₁f₁±K₁f_s±K₂f_r±K₃f_p、f_g±K₁f_s±K₂f_r±K₃f_p和f_x±K₁f_s±K₂f_r±K₃f_p的振动分量，此时可以诊断出故障的具体位置，其中K₁、K₂、K₃为在（-∞，∞）范围内变化的整数。

综上，若振动信号功率谱中含有KZ₁f₁±mf_r±f₂±f₃±f₄的频率成分，则表明是行星轮系的内齿圈发生了故障；含有KZ₁f₁±mf_p±f₂±f₃±f₄的频率成分，则表明是行星轮系的行星轮发生了故障；含有KZ₁f₁±mf_s±f₂±f₃±f₄的频率成分，则表明是行星轮系的太阳轮发生了故障。