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技術(shù)文章

風(fēng)機(jī)齒輪箱故障診斷—基于振動信號

2022-09-12 00:00:19

伺服減速機(jī)

風(fēng)機(jī)齒輪箱及其故障類型

風(fēng)電機(jī)組多位于高山、海灘

、荒漠等風(fēng)口處

，交通不便

，運(yùn)維資源調(diào)度困難

，且一旦發(fā)生故障停機(jī)

，每日僅由于少發(fā)電所造成的損失高達(dá)1.2萬元（2MW風(fēng)機(jī)）

。

齒輪箱作為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組中的重要傳動部件

，主要作用是將風(fēng)輪動力傳遞給發(fā)電機(jī)，使其得到相應(yīng)的轉(zhuǎn)速

，是實(shí)現(xiàn)風(fēng)能轉(zhuǎn)換為電能的最主要部件之一

，也是風(fēng)機(jī)中故障率最高的零部件之一。

伺服行星減速機(jī)

而且由于齒輪箱安裝于距離地面幾十米高空塔頂?shù)莫M小機(jī)艙內(nèi)

，出現(xiàn)故障修復(fù)十分困難。如果齒輪箱故障比較復(fù)雜

，無法在塔頂完成維修

，還需要下塔處理，其維修費(fèi)用高

、維修周期長

，嚴(yán)重影響風(fēng)機(jī)的正常運(yùn)行

。

因此，對齒輪箱進(jìn)行故障診斷

，判斷故障發(fā)生位置及時(shí)間

，能有效提升運(yùn)維效率，降低維護(hù)成本

。常見的齒輪箱故障模式可分為以下兩類：

齒輪類故障

齒輪箱內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜

，通常含有多級齒輪，常見的齒輪故障形式有：齒輪斷齒

、齒面膠合

、齒面磨損、齒面膠合和擦傷

、齒面點(diǎn)蝕等

。

軸承類故障

軸承本身的抗沖擊能力不是很強(qiáng)，在實(shí)際的生產(chǎn)活動中

，是很容易損壞的部件

。常見的軸承故障有：外圈故障、內(nèi)圈故障

、保持架故障

、滾動體故障等。

齒輪箱中的軸
、齒輪和軸承在工作時(shí)會產(chǎn)生振動
，若發(fā)生故障，其振動信號的能量分布就會發(fā)生變化
，所以上述故障一般都能在振動信號中體現(xiàn)出來
。對振動信號進(jìn)行合理有效地采集分析，可以很好地識別設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)
，大大降低風(fēng)機(jī)維護(hù)成本
。

基于振動信號的齒輪箱故障診斷

數(shù)據(jù)是制約算法能力的根本因素，所以為了能更準(zhǔn)確地從齒輪箱運(yùn)行狀態(tài)信息中提取出故障特征

，從而提高故障診斷可靠性和有效性

，需要從傳感器測點(diǎn)、振動信號采集

，及結(jié)合行業(yè)機(jī)理的信號處理和特征工程技術(shù)等多方面著手

。伺服減速機(jī)

首先，選擇最佳測點(diǎn)

傳感器作為信號采集分析的第一步

，選擇最佳測點(diǎn)成為獲得有效故障信息的重要保證

。布點(diǎn)位置不對，導(dǎo)致采集不到優(yōu)質(zhì)信號的同時(shí)

，甚至可能將錯(cuò)誤的信號發(fā)送到主機(jī)而引發(fā)一系列誤判

。

如將傳感器安裝到發(fā)電機(jī)箱體上

，由于它距離振動源太遠(yuǎn)且箱體噪聲較多，無法采集到所需的振動信號

，更不用提后期的算法實(shí)現(xiàn)

。

為了真實(shí)而充分地監(jiān)測到能客觀反映設(shè)備狀況的振動信號，在掌握設(shè)備結(jié)構(gòu)

、設(shè)備參數(shù)

、設(shè)備工作條件和設(shè)備工作原理等的基礎(chǔ)上，還應(yīng)該把握以下幾個(gè)原則：

測量部位應(yīng)選在設(shè)備上對振動敏感的部位
。一般都把軸承處選為主要測量點(diǎn)
，把機(jī)殼、箱體
、基礎(chǔ)的部位作為輔助測點(diǎn)
。
對于低頻振動，一般應(yīng)在水平
、垂直
、和軸向三個(gè)方向進(jìn)行測量；對于高頻振動
，則只需在一個(gè)方向（徑向）進(jìn)行測量即可
。這是因?yàn)榈皖l信號的方向性強(qiáng)，而高頻信號對方向不敏感
。
選擇測點(diǎn)時(shí)還應(yīng)考慮環(huán)境因素的影響
，盡可能避免選擇高溫、高濕
、出風(fēng)口和溫度變化劇烈的地方作為測量點(diǎn)
，以保證測量結(jié)果的有效性。

其次

，合理采集振動信號

傳感器布置到合理的位置之后

，我們需要考慮為準(zhǔn)確提取故障特征需要采集哪些振動信號。對數(shù)據(jù)本身而言

，應(yīng)該把握以下幾個(gè)原則：

數(shù)據(jù)量：我們需要采取足夠多的歷史數(shù)據(jù)樣本來幫助建模
。
數(shù)據(jù)質(zhì)量：采集的信號需要能夠支撐業(yè)務(wù)目標(biāo)，提供足夠好的數(shù)據(jù)質(zhì)量
，數(shù)據(jù)具有可分類性
。
數(shù)據(jù)樣本數(shù)量及豐富性：采集的信號是僅限于單機(jī)的單體設(shè)備，還是需要采集集群對象的相關(guān)數(shù)據(jù)
。

具體到風(fēng)機(jī)齒輪箱故障預(yù)測的振動信號采集

，則需要在滿足風(fēng)機(jī)主狀態(tài)為發(fā)電狀態(tài)，且發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)速高于100RPM的前提下

，每隔半小時(shí)采集20s的CMS數(shù)據(jù)

，并每50ms通過modbus讀取一次主控?cái)?shù)據(jù)。

最后

，運(yùn)用特征工程等技術(shù)進(jìn)行故障診斷

在機(jī)理理解強(qiáng)

、數(shù)據(jù)相關(guān)性弱的情況下，有效的預(yù)處理與特征工程能達(dá)到事半功倍的預(yù)測效果

。為了便于大家更好的理解

，下面以在2009年P(guān)HM數(shù)據(jù)競賽中的齒輪箱故障診斷競賽題作為案例進(jìn)一步分析。伺服減速機(jī)

精北傳動

如圖所示

，在齒輪箱的輸入端與輸出端分別裝有振動傳感器

，但對于健康信號及故障等信息完全不知，要求在此情況下判斷其故障

。（大家能想到哪些方法

，歡迎討論）

我們當(dāng)時(shí)在做這個(gè)項(xiàng)目時(shí)，總結(jié)下來主要涉及以下幾種技術(shù)或方法：

時(shí)域特征提取
時(shí)域同步平均
信號預(yù)處理
頻率分析
檢測軸承故障的包絡(luò)譜分析
其他齒輪診斷相關(guān)有用特征
譜峭度
頻譜相似度
小波分析

下面進(jìn)行具體說明

。

首先是對信號進(jìn)行觀察

，提取出時(shí)域特征，這是由于時(shí)域特征的計(jì)算方式相對簡單

，且能夠直接篩除一些非常嚴(yán)重的故障

。

之后對信號進(jìn)行預(yù)處理，增強(qiáng)其中的一些機(jī)械信號

，運(yùn)用時(shí)域同步平均的方法

，把不同轉(zhuǎn)的振動信號分割開，在時(shí)域進(jìn)行平均

，從而得到轉(zhuǎn)一周360度的振動信號標(biāo)準(zhǔn)情況

，其本質(zhì)是對信號降噪。

當(dāng)軸承磨損一定程度時(shí)

，能夠在頻域直接看到有具體哪些故障

，所以在分析時(shí)要先判斷是否有嚴(yán)重故障之后再做精細(xì)處理。

再對軸承進(jìn)行包絡(luò)譜分析后

，我們發(fā)現(xiàn)在內(nèi)環(huán)對應(yīng)的故障頻率有故障的發(fā)生

。

此外對于非穩(wěn)態(tài)的信號產(chǎn)生的故障，我們運(yùn)用小波的方式進(jìn)行抓取

，定位到故障的發(fā)生時(shí)間

、層級等。

之后對整個(gè)信號進(jìn)行小波分解

，其基本原理是將原始信號不斷細(xì)分

，針對離散的小波變換采用不同的信號處理方式。伺服減速機(jī)

而譜峭度相當(dāng)于對原始的信號做濾波

，突出其尖度

、脈沖度非常高的信號

，因?yàn)檫@些信號往往很可能對應(yīng)著某些故障信息。

同時(shí)

，我們也開發(fā)了一個(gè)對頻譜的相似度進(jìn)行量測的量

，通過衡量頻域相似度進(jìn)行自動化判斷。

工況分割主要針對一些特殊的變量

，如轉(zhuǎn)速

、負(fù)載等信號等，將多工況的整體信號拆解開后

，再對簡單量化后的工況做分析

，對同類信息進(jìn)行對比，提高精確度

。

最終通過整個(gè)分析過程來判斷齒輪箱具體有什么故障

，而且即使在分析過程中沒有發(fā)現(xiàn)明確的故障，也可以通過對比判斷出存在哪些潛在的故障

。

上一篇：齒輪箱常見的10種故障形式全盤點(diǎn)

，請收藏

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