状态参数识别在齿轮箱故障诊断中的应用_曹婧华

风力发电机组齿轮箱故障诊断
齿轮箱是风力发电机组的核心组件之一，它起到传递风轮动力、调节转速和扩大扭矩等重要作用。

齿轮箱的故障会影响整个发电系统的运行和效率，因此对齿轮箱故障进行及时、准确的诊断至关重要。

齿轮箱的故障可以分为机械故障和电气故障两大类。

机械故障包括齿轮磨损、断裂、齿面剥落、轴承损坏等，电气故障包括电机绕组短路、绝缘击穿等。

下面将从机械故障和电气故障两个方面介绍齿轮箱故障的诊断方法。

机械故障的诊断主要依靠振动和声学信号分析。

振动分析可以通过安装振动传感器来收集齿轮箱的振动信号，然后利用谱分析技术对信号进行处理和分析，可以识别出齿轮磨损、断裂、齿面剥落等故障类型。

声学信号分析则是利用齿轮箱产生的噪声信号，通过声学传感器收集并进行信号处理和分析，可以判断其声音频谱的异常情况，以诊断齿轮箱是否存在故障。

电气故障的诊断主要通过电气参数检测和绝缘测试。

电气参数检测可以通过测量电机的电压、电流和温度等参数来判断其工作状态。

当电气参数出现异常时，可能是电机绕组短路、绝缘击穿等电气故障的信号。

绝缘测试是通过在电机绕组和地之间加压，检测绝缘阻抗来判断绝缘状态的好坏。

如果绝缘阻抗不达标，可能会导致电气故障的发生。

还可以利用红外热像仪进行温度检测，通过观察齿轮箱各个部位的温度分布，可以判断是否存在异常的热点，在故障预警方面起到了重要的作用。

风力发电机组齿轮箱故障的诊断主要依靠振动和声学信号分析、电气参数检测和绝缘测试等技术手段。

综合利用这些方法，可以及时发现齿轮箱故障，并进行相应的维修和保养，提高风力发电机组的可靠性和运行效率。

风力发电机组齿轮箱故障诊断1. 引言1.1 背景介绍齿轮箱是风力发电机组中的重要组成部分，承担着转动力传递和速度变换的功能。

由于长期运行和恶劣环境条件的影响，齿轮箱容易出现各种故障，影响发电机组的正常运行和发电效率。

及时准确地诊断齿轮箱故障尤为重要。

随着风力发电技术的飞速发展，齿轮箱故障诊断技术也在不断创新和完善。

通过对齿轮箱故障进行精确诊断，可以有效提高风力发电机组的运行可靠性和安全性，降低运维成本，延长设备寿命，最大限度地实现风能资源的利用。

本文旨在对风力发电机组齿轮箱故障诊断方法进行概述，探讨常见的齿轮箱故障特征，介绍故障诊断技术和原理，分析振动信号分析方法和温度监测技术的应用，并总结齿轮箱故障诊断的重要性和未来发展趋势。

希望通过本文的研究，为风力发电行业的技术进步和发展贡献一份力量。

1.2 研究目的研究目的：本文旨在探讨风力发电机组齿轮箱故障诊断的方法与技术，提供有效的故障诊断方案，为风力发电行业提供更加可靠、高效的运维保障。

通过对常见齿轮箱故障特征、故障诊断技术及原理、振动信号分析方法、温度监测技术等方面进行综合分析与研究，旨在提高齿轮箱故障的预警能力，减少故障带来的损失和影响，保障风力发电机组的安全稳定运行。

本研究还将探讨齿轮箱故障诊断的重要性，展望未来发展趋势，为该领域的深入研究和技术创新提供参考和借鉴。

通过本文的研究成果，期望能够为风力发电行业提供更加科学、可靠的齿轮箱故障诊断解决方案，推动行业的持续发展与进步。

1.3 研究意义风力发电机组在风能资源利用中起到至关重要的作用。

齿轮箱作为风力发电机组的核心部件之一，其故障诊断对于发电机组的正常运行至关重要。

研究齿轮箱故障诊断技术可以帮助提前发现和解决齿轮箱的故障问题，保障风力发电机组的运行稳定性和有效性。

齿轮箱故障诊断的研究意义主要体现在以下几个方面：在风力发电行业中，齿轮箱故障是一种常见的故障类型，及时准确地诊断齿轮箱故障可以有效降低故障率，延长齿轮箱的使用寿命，减少维修成本，提高发电效率；齿轮箱故障一旦发生，可能会导致整个风力发电机组的停机维修，给发电厂和电网带来损失，影响电力供应的稳定性，因此研究齿轮箱故障诊断技术对于保障电力供应的可靠性具有重要意义；齿轮箱故障诊断技术的研究也可以促进风力发电行业技术的进步和发展，推动我国清洁能源产业的发展。

基于递归分析的齿轮故障识别方法曹亭;赵华东;邓东【摘要】为简便准确的识别齿轮故障类型,针对齿轮振动信号的非线性及非平稳特性,编写了基于递归图的Matlab程序.利用相空间重构原理,运用C-C算法获得最优延迟时间τ,运用G-P算法得到最佳嵌入维数m,将一维的齿轮振动信号重构为m 维的相空间,在重构的高维相空间中提取时间序列的递归特性,构建了齿轮振动信号的递归图.分析递归图发现,齿轮在不同的状态下,递归图呈现不同的特征,主要体现在递归点的个数和分布规律上,表现为集中区域、层状结构的位置和大小不同.通过与传统频谱分析的方法对比,证明递归图方法是一种有效的齿轮故障识别方法.【期刊名称】《机械研究与应用》【年(卷),期】2018(031)002【总页数】3页(P138-140)【关键词】故障识别;递归图;相空间重构;Matlab【作者】曹亭;赵华东;邓东【作者单位】西安石油大学,陕西西安 710065;西安石油大学,陕西西安 710065;西北大学,陕西西安 710069【正文语种】中文【中图分类】TH1320 引言石化装置负载大、工况恶劣，且运行周期长，其传动系统以齿轮传动为主，因此齿轮箱在生产中运行的好坏直接影响到石化生产的平稳和安全[1]。

据统计，传动机械故障中齿轮箱故障约占 10.3%，而齿轮箱的各种零件中故障率最大的是齿轮，统计其故障率超过60%[2]。

现今石化企业对装备的维护普遍采用实时维护制度，为实现精益管理，实时监控设备并进行故障预识别将成为一种必然趋势，对石化装置的维护维修和长周期安全运行有重要意义。

振动检测是进行监测和诊断的主要手段，研究表明齿轮振动信号具有非线性及非平稳的特性[3]，这是因为在数据采集时有许多无法避免的噪声。

提取齿轮故障信号特征信息的方法有很多，包括时域波形法、时域参数分析法、频谱分析法等传统分析方法，但是这些分析法受齿轮振动信号的非线性及非平稳特性的影响很大，并且需要预先了解故障的机理，才可以精确的识别故障类型。

风力发电机组齿轮箱的故障诊断研究随着全球对可再生能源的需求不断增长，风力发电成为一种受到广泛关注的清洁能源。

而风力发电机组作为风能转化为电能的关键设备，齿轮箱作为其核心部件之一，其可靠性和稳定性对风力发电机组的运行效率和寿命具有重要影响。

因此，对风力发电机组齿轮箱的故障诊断研究具有重要意义。

齿轮箱故障是影响风力发电机组运行的主要因素之一，其故障诊断研究旨在提高风力发电机组的可靠性和运行效率。

目前，国内外学者和工程师们已经开展了大量的研究工作，以解决齿轮箱故障诊断中的关键问题。

首先，齿轮箱故障模式识别是齿轮箱故障诊断研究的核心内容。

故障模式识别是通过分析齿轮箱运行过程中的振动、温度、声音等信号，确定齿轮箱是否存在故障，并进一步识别出具体的故障类型。

目前，常用的故障诊断方法包括时间域分析、频域分析、小波分析等。

这些方法可以有效地识别出齿轮箱故障模式，为故障诊断提供依据。

其次，齿轮箱故障诊断技术的发展离不开先进的信号处理算法和故障诊断模型的建立。

在信号处理方面，需要采用滤波、降噪等技术，提取出齿轮箱故障信号中的有效信息。

同时，还需要建立准确的故障诊断模型，以便对齿轮箱故障进行准确诊断。

此外，齿轮箱故障诊断还需要考虑实际工况对故障诊断的影响。

由于风力发电机组的运行环境复杂多变，工况对齿轮箱故障诊断的准确性和可靠性提出了更高的要求。

因此，研究人员还需要分析不同工况下的齿轮箱故障特征，提出相应的故障诊断方法。

总之，风力发电机组齿轮箱的故障诊断研究对提高风力发电机组的可靠性和运行效率具有重要意义。

通过对齿轮箱故障模式的识别、信号处理算法和故障诊断模型的建立，以及对实际工况的分析，可以提高齿轮箱故障诊断的准确性和可靠性，为风力发电行业的发展做出贡献。

风力发电机组齿轮箱故障诊断风力发电机组齿轮箱是风力发电机组的核心部件之一，其主要功能是将风轮的旋转动力传递到发电机上，实现电能的转换。

由于其长期在高温、高湿、高负荷的工作环境下运行，齿轮箱很容易出现故障，严重影响风力发电机组的运行效率和稳定性。

齿轮箱故障的及时诊断和处理对于风力发电机组的正常运行具有重要意义。

齿轮箱的故障主要分为机械故障和电气故障两大类。

机械故障包括轴承损坏、齿轮磨损、啮合间隙变化等；电气故障包括齿轮箱轴承温度升高、振动信号异常等。

齿轮箱的故障诊断主要依靠传感器采集的振动、温度、电流等信号，并通过信号处理和数据分析来判断故障类型和故障程度。

下面将详细介绍齿轮箱故障诊断的方法和技术。

1. 振动信号分析方法振动信号是齿轮箱常用的故障诊断指标之一，可以反映齿轮啮合状态、轴承磨损等故障信息。

常用的振动信号分析方法包括时域分析、频域分析和波形识别分析。

时域分析主要通过观察振动信号的波形、幅值和频率等特征来识别故障类型，如齿轮磨损和轴承损坏；频域分析则通过对振动信号进行傅里叶变换得到频谱图，从而判断故障的频率组成，并通过谱图的变化趋势来诊断故障类型和程度；波形识别分析则通过对振动波形进行特征提取和模式识别，根据特征值的变化来判断故障类型和严重程度。

2. 温度信号分析方法温度信号是诊断齿轮箱故障的重要参数之一，可以反映齿轮箱内部的运行状态和故障情况。

常用的温度信号分析方法包括实时监测和温度曲线分析。

实时监测通过传感器采集实时的温度值，并与额定温度进行对比，当温度超过额定温度时就可以判断为温度异常，可能存在故障；温度曲线分析则通过对温度变化曲线的观察和分析，以及对不同温度区域的温度差异进行对比，来判断故障类型和故障程度。

齿轮箱故障诊断是一项复杂的工作，需要结合多种不同的信号分析方法和技术手段来进行。

以上介绍的方法只是其中的一部分，并不能覆盖所有的故障情况。

在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法和技术，结合经验和专业知识进行综合分析和判断，以实现齿轮箱故障的及时诊断和处理，确保风力发电机组的正常运行和可靠性。

齿轮箱状态识别与剩余寿命预测的MoG-BBN法
张星辉;李凤学;赵劲松;曹端超;滕红智
【期刊名称】《噪声与振动控制》
【年(卷),期】2014(000)002
【摘要】基于混合高斯输出贝叶斯信念网络模型的齿轮箱退化状态识别与剩余寿命预测新方法，应用聚类评价指标对全寿命过程退化状态数进行优化，通过计算待识别故障特征向量的概率值来确定齿轮箱退化状态，在退化状态识别的基础上，提出了剩余寿命计算方法。

再利用齿轮箱全寿命实验数据对此进行验证。

结果表明，该方法可以有效地识别齿轮箱故障状态并实现剩余寿命预测，平均预测正确率为96.47%，为齿轮箱的健康管理提供参考。

【总页数】6页(P158-163)
【作者】张星辉;李凤学;赵劲松;曹端超;滕红智
【作者单位】军械工程学院，石家庄 050003;军械工程学院，石家庄 050003;军械工程学院，石家庄 050003; 军事交通学院，天津 300161;军械工程学院，石家庄 050003;68129部队，兰州 730060
【正文语种】中文
【中图分类】TH165.3
【相关文献】
1.基于SF-REM的齿轮箱剩余寿命预测方法研究 [J], 刘鑫;贾云献;田霞;周杰
2.基于CDA和MoG-BBN的齿轮磨损状态识别研究 [J], 张星辉;康建设;赵劲松;
肖雷;曹端超
3.风机齿轮箱轴承状态评估与剩余寿命预测 [J], 赵洪山;张健平;高夺;李浪
4.基于核密度估计和随机滤波理论的齿轮箱剩余寿命预测方法 [J], 石慧; 宋仁旺; 张岩; 董增寿
5.基于EKF-SSM的齿轮箱剩余寿命预测 [J], 林国语;贾云献;孙磊;王哲
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风机齿轮箱故障诊断及状态监测风能是一种蕴藏量非常丰富的自然资源，并且具有可再生、成本低、无污染等一系列的优点，目前已经得到了广泛的应用发展。

随着风电产业的发展，风机的故障问题也是一个不能忽视的问题，特别是风机齿轮箱的故障原因及分析。

一、引言我国的风力发电技术相对于其他发达国家起步较晚，然而近些年来的发展却十分迅速。

以往的风力发电机组都要依靠靠进口，而到20世纪90年代后，通过采用国外先进的技术，并在此基础上进行优化和创新，使得目前国内通过专业化协作使整机国产化率达到89％，技术经济指标也都满足了设计指标的要求，并且具备了进行批量生产的能力。

风力发电机的齿轮箱是风电机中最重要的机械部件之一，其主要功能是在风力作用下，将风轮产生的机械能传递给发电机，尤其对于大型风力发电机机组而言，风电机的主要故障来源之一就是齿轮箱，因此保证风电机齿轮箱正常运行极为重要。

随着风电机组越来越广泛的使用，风力发电机的故障也逐渐引起了人们的关注。

近年来由齿轮箱故障或损坏引起的机组停运事件时有发生，这是由于风电机组单机容量的不断增大，以及风电机组的运行时间的逐渐累积所导致的，由此带来非常严重的直接损失和间接损失，维修人员投入维修工作的工作量也有不断增加。

因此，研究风电齿轮箱常见的故障形式进就变得极为必要。

国外兆瓦级水平风力发电机组技术己经相当成熟，目前国内大都引进国外的技术，这也局限了国内自主创新的研发进度。

随着对设备运行状态的健康状况关注，对各种设备故障诊断的研究逐渐成为热点，齿轮箱的故障诊断的研究也逐渐升温。

风电机齿轮箱的故障诊断技术涉及信号分析处理、计算机、人工智能等众多领域的知识。

目前对风电机齿轮箱的故障诊断研究主要集中在状态监测仪器和分析系统的开发、故障机理研究和典型故障特征的提取、诊断方法研究和人工智能的应用、振动信号处理与分析等方面。

二、常见的风电齿轮箱故障分析（一）常见的分析方法传统的振动信号的分析和处理方法有:时域波形统计特征值分析、幅值谱、功率谱、伯得图、细化谱分析、瀑布图、倒频谱分析等。

高原型风力发电用齿轮箱的故障诊断与状态监测概述：随着可再生能源的不断发展，风力发电作为一种重要的可再生能源形式在全球范围内得到越来越广泛的应用。

高原地区具有较高的海拔和复杂的气候条件，其对风力发电机组的要求更高，尤其是齿轮箱的状态监测和故障诊断。

本文将重点讨论高原型风力发电用齿轮箱的故障诊断与状态监测的方法和技术。

一、齿轮箱故障诊断的重要性齿轮箱是风力发电机组中的关键组件之一，它承担着转化风能为电能的重要功能。

齿轮箱的故障可能会导致发电机组停机，影响发电量和利润。

而高原地区的复杂气候条件和特殊的运行环境会增加齿轮箱的故障风险。

因此，及时的故障诊断和状态监测对于高原型风力发电系统的运行和维护具有重要意义。

二、齿轮箱故障诊断方法1. 振动分析法：通过监测齿轮箱的振动信号，可以从中提取出不同频率的振动成分，进而分析齿轮箱是否存在故障。

常用的振动分析方法包括包络分析、频谱分析、时频分析等。

这些方法可以检测到齿轮磨损、齿面疲劳断裂、轴承故障等常见故障。

2. 油质分析法：齿轮箱中的润滑油可以提供许多有关齿轮箱状态的信息，如金属颗粒的浓度、粒径分布以及油的物理和化学性质等。

通过对润滑油进行采样和分析，可以提前发现齿轮箱的故障迹象，如金属颗粒的增多、油质的变化等。

3. 温度监测法：齿轮箱的过热可能是故障的信号，通过在齿轮箱内部部署温度传感器，可以实时监测齿轮箱的温度变化，并与标准温度进行对比，及时发现异常情况。

4. 声波分析法：通过对齿轮箱内部的噪声信号进行分析，可以判断齿轮箱是否存在故障。

例如，异常的噪声频谱和特定的频段可以提供故障特征，如齿面剥落、啮合不良等。

三、齿轮箱状态监测技术1. 远程监测技术：利用物联网和云计算技术，可以实现对高原型风力发电用齿轮箱的远程监测。

通过在齿轮箱上部署传感器，可以实时采集齿轮箱的运行数据，并将数据传输至云平台进行分析和处理。

远程监测技术可以提前发现潜在故障，缩短维修时间，降低运维成本。