【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及回转支承故障诊断方法，特别是风电回转支承这样的低速重载回转支承的故障诊断方法，具体是一种。
技术介绍
风电回转支承一般为大型回转支承,而大型回转支承机械尺寸大(其直径通常在O。4 一 10米，也有的直径大至40米)，转速低(通常在30转/分钟以下)，承载重量大，还要承受动态载荷。由于风力发电机在野外高空(4(T60m)环境中工作，且回转支承工作在风沙、雨水、盐雾、潮湿等环境下，给其安装、润滑及维修都带来不便。为此不仅要求回转支承具有足够的强度和承载能力，还要求其运行平稳、安全可靠、寿命长(一般要求20年)、润滑、防腐及密封性能良好，一旦发生故障将造成严重损失。以低速重载回转支承为例，常见的故障 有疲劳剥落、磨损、压痕、腐蚀、裂纹和断裂等。常规的诊断及信号处理方法，很难实现对风电回转支承的早期诊断，故存在如下问题(I)风电回转支承对产生的振动不敏感，一些故障不易被发现。所测得的包含背景噪声的回转支承故障信号，若用时域方法进行诊断，针对不同类型的回转支承时域阀值指标难以确定；若直接用频谱分析方法，由于冲击成分的能量占总能量的比值较低，也很难对回转支承故障进行有效识别。(2)目前对于回转支承的故障信号处理可借鉴的经验非常少，主要借鉴其他回转支承以及旋转机械的诊断方法，寻找适合风电回转支承的故障诊断方法。对于已成功应用于中、高速旋转机械的现代信号处理方法，是否适合风电回转支承的信号处理。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述技术中存在的不足，提供一种，为了彻底解决风电回转支承故障诊断的难题，提供了加速度和扭矩的故障信号，作为特征参数，解决了振动信号...
【技术保护点】
一种基于小波分析的风电回转支承故障诊断方法，其特征是包括以下步骤：A）通过加速度传感器和扭矩传感器提取早期风电回转支承的故障的加速度信号及扭矩信号；b）将扭矩信号经过变送器变送，将变送过的扭矩信号及加速度信号再经过电流和电压转换板转换；c）进入NI数据采集模块，选择合适的小波基函数，用小波分析的方法对故障信号进行多尺度分解；d）从各尺度分解重构波形及其频谱图提取故障信号微细特征；e）从而确定故障类型或故障发生时间。
【技术特征摘要】
1.一种基于小波分析的风电回转支承故障诊断方法，其特征是包括以下步骤 A)通过加速度传感器和扭矩传感器提取早期风电回转支承的故障的加速度信号及扭矩信号； b)将扭矩信号经过变送器变送，将变送过的扭矩信号及加速度信号再经过电流和电压转换板转换； c)进入NI数据采集模块，选择合适的小波基函数，用小波分析的方法对故障信号进行多尺度分解； d)从各尺度分解重构波形及其频谱图提取故障信号微细特征； e)从而确定故障类型或故障发生时间。2.根据权利要求I所述的基于小波分析的风电回转支承故障诊断方法，其特征是步骤c中所述选择合适的小波基函数包括以下步骤 (1)选择紧支性且衰减性小的小波； (2)选择具有正交性的小波；(3)选择具有对称性的小波； (4)选择足够高的消失矩 称小波V (t)具有M阶消失矩，如果对所有的O < m < M，m，M G Z则有 / Etm ￥ (t) dt = O ( I ) 为了构造一个具有P阶消失矩的小波基，尺度滤波器组的长度不能少于2p ;分析突变信号时，为了能够有效地检测出奇异点，所选的小波基必须具有足够高的消失矩； (5)小波基的时频窗及其面积 小波基的时间一频率窗口为 ^) +at* -aAi^/,b + at* +aA^lx ————Ay/+ — Al// |_ a a a a \(2) 其宽度为2a A v,窗面积为4Ai//Ap o这里t*，A iy分别是母小波V (t)的时窗中心和半径，co' A V分别是对应的V(W)的频窗中心和半径，时频窗面积只与小波母函数￥(t)有关，而与参数(a，b)毫无关系，窗面积的值愈小，￥ (t)的时频域局部化能力愈强，亦即其聚焦能力愈强；小波变换的时频窗虽然面积不变，但时窗和频窗的宽度是可变的，它在高频时使用短时窗和宽频窗，在低频时使用宽时窗和短频窗，故小波具有自适用分辨分析性倉泛; (6)选择线性相位性的小波 L2(R)中的函数V(t)具有线性相位，如果它的Fourier变换满足 y/{a>) = ± i//(o...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈捷，张慧芳，孙冬梅，王华，高学海，
申请(专利权)人：南京工业大学，南京工大数控科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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