一种风电齿轮箱故障诊断方法技术

本发明专利技术提供了一种风电齿轮箱故障诊断方法。齿轮箱存在故障时其振动信号具有两个特点：1、故障信号比较微弱，容易被其他的信号所淹没。2、故障信号会因为故障冲击产生调制现象。本发明专利技术分别应用二维经验模态分解(BEMD)和希尔伯特平方解调技术解决以上两个问题。首先应用BEMD分解将原始复值振动信号分解为一系列的复值本征模态函数IMF，能准确的检测出复值信号的相位信息；然后筛选出峭度值最大的IMF分量IMFc，通常对应的就是故障特征分量；而后利用希尔伯特平方解调对IMFc的进行解调，对解调后的信号的实部与虚部分别做频谱分析；最后将频谱分析结果与齿轮箱各回转部件的回转频率对比，确定故障位置。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种风电齿轮箱故障诊断方法，尤其涉及一种风力发电机齿轮箱故障诊断方法。
技术介绍
面对严峻的能源安全问题，以风力发电为代表的可再生能源得到飞速的发展。风力发电机组大多安装在戈壁滩、海岛、高山等风口处，自然条件恶劣，承受的是无规律变向风力作用及强阵风冲击的变载荷，所以风力发电机组是一个复杂、多变量、非线性的不确定系统，机组故障时有发生。故障统计结果显示，风电系统的故障12％来自齿轮箱的失效，另外，风电机组的安装位置交通不便，而齿轮箱多安装在距离地面几十米高的机舱内，空间狭小，如果没有及时检测到故障，很容易导致风电齿轮箱的损坏，维修十分困难，往往需要下塔处理，吊装维修费用高，并且会严重影响风场的经济效益，因此，风电齿轮箱的状态监测和故障诊断在这种情况下具有重要的意义。随着我国大批风电机组的安装运行，风电齿轮箱的监测和诊断技术也得到了空前的发展，但存在的主要问题是：监测对象单一，多数为一种状态量的监测；分析诊断功能不够完善，缺乏有效的故障诊断能力；不适用于批量生产和现场安装。现代风电齿轮箱传递功率大、结构复杂，故障信号为非平稳瞬态信号，并 且故障特征量容易被齿轮的啮合信号及其他的噪音所淹没。此外，当齿轮箱存在故障时，会产出冲击振动，引起信号的调幅调制现象，对振动信号直接进行频谱分析时，频谱图上一般都会出现调制载波频率而没有相应的故障频率，因此无法提取到故障信息。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种风电齿轮箱故障诊断方法，其目的在于快速、准确实现对齿轮箱故障地监测。为了实现上述目的，本专利技术提供的一种风电齿轮箱故障诊断方法，所述方法包括以下步骤：S1：通过振动信号采集系统对风电齿轮箱的振动信号进行采集，将采集到的振动信号构造成复值信号s(t)；S2：利用BEMD对步骤S1中构造的复值信号s(t)进行分解，得到一系列的复值固有模态函数IMFs,这些IMFs能准确的反应出复值信号的相位信息；S3：计算上述各IMF的峭度值，并选出峭度值最大的IMF分量IMFc；S4：利用希尔伯特平方解调对IMFc进行解调；S5：对解调后的信号的实部与虚部分别做频谱分析，比较验证频率成分是否相同。将频谱分析结果与齿轮箱各回转部件的回转频率对比，确定故障位置。进一步地，所述步骤S1中的振动信号采集系统包括三相压电加速度传感器、信号采集卡和控制器机箱，信号采集卡与传感器采用导线相连，信号采集卡通过插拔接口插接在控制器机箱上。三相压电式加速度传感器布置在箱体外壳、输出轴的前侧轴承、输入轴的前侧轴承和后侧轴承上。将压电式加速传感器安装在这些位置或其它重要位置上，方便检测出重要部位是否存在故障。进一步地，所述步骤S2中的所述的BEMD方法包括以下步骤：S21：选取信号投影方向的数目N，并计算投影方向：S22：计算步骤S1中得到的复制信号s(t)投影到方向上的值：S23：找出的局部极大值和极小值点，记录下位置和数值：S24：通过三次样条差值拟合方法对步骤S23中得到的进行插值得到包络曲线S25：重复步骤S22-S24，直到获得所有投影方向上的包络曲线；S26：计算步骤S25中得到的所有包络线的均值：S27：从原始信号s(t)中减去包络线均值得到分量g1(t)： g 1 ( t ) = s ( t ) - m ‾ 1 ( t ) - - - ( 4 ) ]]>S28：检测g1(t)是否满足固有模态函数的筛选停止条件，如果不满足，将g1(t)替换成新的原始信号s(t)，并返回步骤S22；否则，将分量g1(t)作为第一个固有模态函数分量c1(t)，用原始信号s(t)减去第一个固有模态函数分量c1(t)获得残余量r1(t)：c1(t)＝g(t)，r1(t)＝s(t)-c1(t) (5)S29：判断残余量r1(t)是否为单调函数，若是，则进入步骤S210；若否，则将r1(t)作为新的原始信号并的返回步骤S22；S210：重复步骤S22-S29直至获得所有的固有模态函数和一个最终的参与量rn(t)；最终参与量rn(t)为振动信号s(t)的平均趋势；振动信号s(t)可以表示为： s ( t ) = Σ k = 1 n c k ( t ) + r n ( t ) - - - ( 6 ) ]]>进一步地，所述步骤S4中利用希尔伯特平方解调对调制信号进行解调处理具体过程为：调制信号具有式(7)所示的形式：c(t)＝f(t)s(t) (7)其中，f(t)为故障产生的低频冲击信号，s(t)为运行中正常的高频振动信号；构造函数X(t)和Y(t)如式(8)、(9)所示：X(t)＝Re2(c(t))+H2[Re(c(t))] (8)Y(t)＝Im2(c(t))+H2[Im(c(t))] (9)其中Re表示取复值信号的实部，Im表示取复制信号的虚部；H[·]是对信号进行希尔伯特变换；根据Bedrosian定理：H(Re(c(t)))＝H[Re(f(t)s(t))]＝Re(f(t))H[Re(s(t))] (10)H[Im(c(t))]＝H[Im(f(t)s(t))]＝Im(f(t))H[Im(s(t))] (11)将式(10)、(11)分别带入式(8)、(9)可得：X(t)＝Re2(f(t)){Re2(s(t))+H2[Re(s(t))]本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种风电齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：通过振动信号采集系统对风电齿轮箱的振动信号进行采集，将采集到的振动信号构造成复值信号s(t)；S2：利用BEMD对步骤S1中构造的复值信号s(t)进行分解，得到一系列的复值固有模态函数IMFs,这些IMFs能准确的反应出复值信号的相位偏移信息；S3：计算上述各IMF的峭度值，并选出峭度值最大的IMF分量IMFc；S4：利用希尔伯特平方解调对IMFc进行解调；S5：对解调后的信号的实部与虚部分别做频谱分析，比较验证频率成分是否相同。将频谱分析结果与齿轮箱各回转部件的回转频率对比，确定故障位置。

【技术特征摘要】
1.一种风电齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：通过振动信号采集系统对风电齿轮箱的振动信号进行采集，将采集到的振动信号构造成复值信号s(t)；S2：利用BEMD对步骤S1中构造的复值信号s(t)进行分解，得到一系列的复值固有模态函数IMFs,这些IMFs能准确的反应出复值信号的相位偏移信息；S3：计算上述各IMF的峭度值，并选出峭度值最大的IMF分量IMFc；S4：利用希尔伯特平方解调对IMFc进行解调；S5：对解调后的信号的实部与虚部分别做频谱分析，比较验证频率成分是否相同。将频谱分析结果与齿轮箱各回转部件的回转频率对比，确定故障位置。2.根据权利要求1所述的风电齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S1中的振动信号采集系统包括三相压电加速度传感器、信号采集卡和控制器机箱，信号采集卡与传感器采用导线相连，信号采集卡通过插拔接口插接在控制器机箱上。三相压电式加速度传感器布置在箱体外壳、输出轴的前侧轴承、输入轴的前侧轴承和后侧轴承上。3.根据权利要求2所述的风电齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中的所述的BEMD方法包括以下步骤：S21：选取信号投影方向的数目N，并计算投影方向：S22：计算步骤S1中得到的复制信号s(t)投影到方向上的值：S23：找出的局部极大值和极小值点，记录下位置和数值：S24：通过三次样条差值拟合方法对步骤S23中得到的进行插值得到包络曲线S25：重复步骤S22-S24，直到获得所有投影方向上的包络曲线；S26：计算步骤S25中得到的所有包络线的均值：S27：从原始信号s(t)中减去包络线均值得到分量g1(t)：S28：检测g1(t)是否满足固有模态函数的筛选停止条件，如果不满足，将g1(t)替换成新的原始...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈建洋，陈换过，陈文华，陈培，易永余，钱佳诚，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33