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基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 14:51:04
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基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法【摘要】:为实现风电机组齿轮箱及时有效地监测和维护,提出基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法。该方法针对齿轮

【摘要】:为实现风电机组齿轮箱及时有效地监测和维护,提出基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法。该方法针对齿轮裂纹振动信号为转速频率对啮合频率及其倍频调制的特点,利用小波包分解来识别振动信号中的故障特征,通过小波包频带能量监测得到故障部位的啮合频率范围;考虑到倒频谱可以分离和提取难以识别的密集调制信号的周期成分,基于倒频谱识别故障部位的转速频率,综合利用两种频谱分析方法得到的啮合频率和转速频率,能诊断故障部位和类型。实验研究表明,该方法能精确地诊断齿轮裂纹故障,并可以实现对风电机组齿轮在复杂环境中退化状态的监测,预防断齿等重大故障的发生。 【作者单位】: 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【关键词】风电机组齿轮 故障诊断 齿轮裂纹 小波包 倒频谱
【基金】:国家自然科学基金项目(61273144)
【分类号】:TM315;TH165.3
【正文快照】: 齿轮箱是风电机组的关键部件,也是机组中故障发生率最高的部件,故障百分比已超过60%[1],准确诊断其齿轮裂纹故障,是监测风电机组齿轮箱健康状态,预防断齿等重大故障出现的关键问题。而准确地判断齿轮箱齿轮早期裂纹故障,关键要在强大的噪声干扰下有效提取齿轮裂纹的特征信息。

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