倒频谱分析法及其在齿轮箱故障诊断中的应用

旋转机械常见故障各项参数及解释

旋转机械常见故障各项参数及解释 1. 频率参数 表1振动位移、速度和加速度之间的关系 频谱就是频率的分布曲线，复杂振荡分解为振幅不同和频率不同的谐振荡，这些谐振荡的幅值按频率排列的图形叫做频谱。 倍频程是指使用频率f与基准频率f0之比等于2的n次方，即f/f0=2^n 次方，则f称f0的n次倍频程。 将时域信号变换至频域加以分析的方法称为频谱分析。 时域 时域是真实世界，是惟一实际存在的域。因为我们的经历都是在时域中发展和验证的，已经习惯于事件按时间的先后顺序地发生。而评估数字产品的性能时，通常在时域中进行分析，因为产品的性能最终就是在时域中测量的。 频域

非真实的，是一个数学构造。时域是惟一客观存在的域，而频域是一个遵循特定规则的数学范畴。 时域频域的关系 时域分析与频域分析是对模拟信号的两个观察面。时域分析是以时间轴为坐标表示动态信号的关系；频域分析是把信号变为以频率轴为坐标表示出来。一般来说，时域的表示较为形象与直观，频域分析则更为简练，剖析问题更为深刻和方便。目前，信号分析的趋势是从时域向频域发展。然而，它们是互相联系，缺一不可，相辅相成的。 时域和频域的转换 动态信号从时间域变换到频率域主要通过傅立叶级数和傅立叶变换实现。周期信号靠傅立叶级数，非周期信号靠傅立叶变换。时域越宽，频域越短。 s(f) = ∫-∞+∞(s(t)·e)dt s D(t)= dS(t)/dt s D(f)= ∫-∞(s D(t)·e-j2∏ft)dt=j·2∏f· s(f) （附件1 pp 9-11,34,37-45）（附件2 第一节，第三节） 2. 振动稳定性 通常稳定性是指测量仪器的计量特性（振动频率，振幅，相位）随时间不变化的能力。依靠频谱分析来判断。 3. 振动方向 3个振动方向：径向，轴向，水平。

电动机三种典型振动故障的诊断(1)

电动机三种典型振动故障的诊断 1 引言 某造纸厂一台电动机先后出现了三种典型的振动故障: (1) 基础刚性差; (2) 电气故障; (3) 滚动轴承损坏。 现将诊断分析及处理过程进行简单的描述和总结: 此电动机安装于临时混凝土基础上，基础由四根混凝土支柱支撑于二楼楼板横梁上，基础较为薄弱。电动机运行时振动较大，基础平台上感觉共振强烈。没有发现其他异常。 电动机结构型式及技术参数如下: 三相绕线型异步电动机 型号:yr710-6 额定功率:2000kw 额定转速:991r/min 工作频率:50hz 额定电压:10kv 极数:6 滚动轴承:联轴节端nu244c3; 6244c3 末端: nu244c3 (fag) 针对本电动机的特点,采用entek data pactm 1500数据采集器＋9000a-lbv加速度传感器; enmoniter odyssey软件进行振动数据的采集和分析: 2 电动机基础刚性弱的诊断过程 2001年8月21日，采用entek data pactm 1500数据采集器对此电动机进行测试。首先，

断开联轴节，进行电动机单试。测量电动机两端轴承座处水平、垂直、轴向三个方向的振动速度有效值(mm/s rms)、振动尖峰能量(gse)幅值及频谱;测量电动机地脚螺栓、基础、基础邻近台板各点及台板下支撑柱上各点的振动位移峰峰值(μm p-p); 测量电动机两侧轴承座 水平、垂直方向的工频(1×n)振动相位角。将电动机断电，采集断电瞬间前后电动机振动频谱瀑布图。 之后，重新找正对中，带负荷运行进行测试，测试内容同上。 测点位置如图1所示;对电动机基础、地脚螺栓及台板各点振动幅值进行测量的数据如图2、图3所示。 图1 图2 振动数据侧视图

机械振动故障及其特征频谱

机械振动故障及其特征频谱 15类常见的振动故障及其特征频谱:不平衡、不对中、偏心转子、弯曲轴、机械松动、转子摩擦、共振、皮带和皮带轮、流体动力激振、拍振、偏心转子、电机、齿轮故障、滚动轴承、滑动轴承。 一、不平衡 不平衡故障症状特征： ◎振动主频率等于转子转速 ◎径向振动占优势 ◎振动相位稳定 ◎振动随转速平方变化 ◎振动相位偏移方向与测量方向成正比 1、力偶不平衡 力偶不平衡症状特征： ◎同一轴上相位差180°

◎存在1X转速频率而且占优势 ◎振动幅值随提高的转速的平方变化 ◎可能引起很大的轴向及径向振动幅值 ◎动平衡需要在两个修正面内修正 2、悬臂转子不平衡 悬臂转子不平衡症状特征： ◎径向和轴向方向存在1X转速频率 ◎轴向方向读数同相位，但是径向方向读数可能不稳定 ◎悬臂转子经常存在力不平衡和力偶不平衡两者，所以都需要修正

二、不对中 1、角向不对中 角向不对中症状特征： ◎特征是轴向振动大 ◎联轴器两侧振动相位差180° ◎典型地为1X和2X转速大的轴向振动 ◎通常不是1X，2X或3X转速频率占优势 ◎症状可指示联轴器故障 2、平行不对中 平行不对中症状特征： ◎大的径向方向相位差180°的振动严重不对中时，产生高次谐波频率 ◎2X转速幅值往往大于1X转速幅值，类似于角向不对中的症状 ◎联轴器的设计可能影响振动频谱形状和幅值

3、装斜的滚动轴承 装斜的滚动轴承症状特征： ◎振动症状类似于角向不对中 ◎试图重新对中联轴器或动平衡转子不能解决问题◎产生相位偏移约180°的侧面 ◎对侧面或顶部对底部的扭动运动

三、偏心转子 偏心转子症状特征： ◎在转子中心连线方向上最大的1X转速频率振动 ◎相对相位差为0°或180° ◎试图动平衡将使一个方向的振动幅值减小，但是另一个方向振动可能增大 四、弯曲轴 弯曲轴症状特征： ◎弯曲的轴产生大的轴向振动 ◎如果弯曲接近轴的跨度中心，则1X转速频率占优势 ◎如果弯曲接近轴的跨度两端，则2X转速频率占优势 ◎轴向方向的相位差趋向180°

倒频谱

倒频谱 倒频谱分析是一种二次分析技术，是对功率谱的对数值进行傅立叶逆变换的结果。其计算公式为： 该分析方法受传感器的测点位置及传输途径的影响小，能将原来频谱图上成族的边频带谱线简化为单根谱线，以便提取、分析原频谱图上肉眼难以识别的周期性信号。但是进行多段平均的功率谱取对数后，功率谱中与调制边频带无关的噪声和其他信号也都得到较大的权系数而放大，降低了信噪比。 本书分7章介绍了振动信号现代分析的理论方法与技术应用。第1章在介绍振动信号的基本概念、方法后，给出了振动信号的时频分析方法。第2章介绍了近十几年来发展和应用的小波分析方法及其工程实现技术。第3章介绍了谐波小波分析的理论方法与应用技术。第4章介绍了振动信号的Hilbert—Huan9变换分析方法，及其与其他方法相结合的发展和应用。第5章给出了振动信号分形分析方法及其与其他方法相结合的研究。第6章介绍了微弱振动信号的混沌识别方法。第7章介绍了振动信号的盲源分离技术与方法。每一章都给出了若干振动信号分析的应用实例。本书可作为具有一定振动分析基础的大学毕业生、研究生和工程技术人员的学习参考书，也可以作为航空航天类、大机械类、力学类、动力工程类专业研究生“机械振动学”课程的后续专业课教学参考书。目录 第1章振动信号的时频分析方法 1.1幅值域分析法 1.2振动信号的时差域分析方法1.2.1信号预处理 1.2.2相关分析 1.3傅里叶变换 1.3.1连续傅里叶变换1.3.2离散傅里叶变换 1.4振动信号的频域分析方法 1.4.1频谱与频谱分析1.4.2经典谱估计方法 1.4.3倒频谱分析 1.4.4加窗与细化分析 1.5多相干分析技术 1.5.1相干函数 1.5.2频段上非独立输入信号的优先级排序1.5.3多相干分析 1.6时频分析 1.6.1时频分析的基本概念 1.6.2信号的时频表示和相平板 1.6.3时频分析的窗函数 1.7短时傅里叶变换 1.7.1短时傅里叶变换的概念 1.7.2离散短时傅里叶变换 1.7.3短时傅里叶变换在振动信号分析中的应用参考文献第2章振动信号的小波分析方法 2.1小波分析的基本概念 2.1.1小波与小波函数 2.1.2从傅里叶变换到小波变换 2.2二进离散小波变换 2.2.1二进小波变换 2.2.2二进小波的构造 2.2.3数字信号的二进小波变换 2.3多分辨分析与正交小波 2.3.1多分辨分析 2.3.2正交小波基 2.3.3Mallat塔形算法 2.3.4多分辨分析的工程实现技术 2.4二进小波变换在振动信号分析中的应用 2.4.1离散数字信号的二进小波变换过程2.4.2信号的频带分离 2.4.3奇异信号检测 2.4.4带噪转子信号的小波消噪2.4.5行驶车辆实际振动信号的小波分析……第3章振动信号的谐波小波分析第4章振动信号分析的Hilbert-Huang变换方法第5章振动信号分析的分形方法第6章微弱振动信号的混沌识别第7章振动信号的盲源分离参考文献

转动设备常见振动故障频谱特征及其案例解析分析

转动设备常见振动故障频谱特征及案例分析 一、不平衡 转子不平衡是由于转子部件质量偏心或转子部件出现缺损造成的故障，它是旋转机械最常见的故障。结构设计不合理，制造和安装误差，材质不均匀造成的质量偏心，以及转子运行过程中由于腐蚀、结垢、交变应力作用等造成的零部件局部损坏、脱落等，都会使转子在转动过程中受到旋转离心力的作用，发生异常振动。 转子不平衡的主要振动特征： 1、振动方向以径向为主，悬臂式转子不平衡可能会表现出轴向振动； 2、波形为典型的正弦波； 3、振动频率为工频，水平与垂直方向振动的相位差接近90度。 案例：某装置泵轴承箱靠联轴器侧振动烈度水平13.2 mm／s，垂直11.8mm ／s，轴向12.0 mm／s。各方向振动都为工频成分，水平、垂直波形为正弦波，水平振动频谱如图1所示，水平振动波形如图2所示。再对水平和垂直振动进行双通道相位差测量，显示相位差接近90度。诊断为不平衡故障，并且不平衡很可能出现在联轴器部位。

解体检查未见零部件的明显磨损，但联轴器经检测存在质量偏心，动平衡操作时对联轴器相应部位进行打磨校正后振动降至2.4 mm／s。 二、不对中 转子不对中包括轴系不对中和轴承不对中两种情况。轴系不对中是指转子联接后各转子的轴线不在同一条直线上。轴承不对中是指轴颈在轴承中偏斜，轴颈与轴承孔轴线相互不平行。通常所讲不对中多指轴系不对中。 不对中的振动特征： 1、最大振动往往在不对中联轴器两侧的轴承上，振动值随负荷的增大而增高；

2、平行不对中主要引起径向振动，振动频率为2倍工频，同时也存在工频和多倍频，但以工频和2倍工频为主； 3、平行不对中在联轴节两端径向振动的相位差接近180度； 4、角度不对中时，轴向振动较大，振动频率为工频，联轴器两端轴向振动相位差接近180度。 案例：某卧式高速泵振动达16.0 mm／s，由振动频谱图(图3)可以看出，50 Hz（电机工频）及其2倍频幅值显著，且2倍频振幅明显高于工频，初步判定为不对中故障。再测量泵轴承箱与电机轴承座对应部位的相位差，发现接近180度。 解体检查发现联轴器有2根联接螺栓断裂，高速轴上部径向轴瓦有金属脱落现象，轴瓦间隙偏大；高速轴止推面磨损，推力瓦及惰性轴轴瓦的间隙偏大。检修更换高速轴轴瓦、惰性轴轴瓦及联轴器联接螺栓后，振动降到A区。 三、松动 机械存在松动时，极小的不平衡或不对中都会导致很大的振动。通常有三种类型的机械松动，第一种类型的松动是指机器的底座、台板和基础存在结构松动，或水泥灌浆不实以及结构或基础的变形，此类松动表现出的振动频谱主要为1x。第二种类型的松动主要是由于机器底座固定螺栓的松动或轴承座出现裂纹引起，其振动频谱除1X外，还存在相当大的2X分量，有时还激发出1／2X和3X振动

齿轮箱故障诊断

风力发电机组齿轮箱故障诊断 摘要: 通过对不同齿轮箱振动频谱的检测结果的分析，论述了判断齿轮箱由于长期处于某些恶劣条件下，如交变载荷或润滑油失效，引起的齿轮和轴承损坏的检测方法。分析了齿轮箱出现故障的原因以及应采取的措施。 关键词：风电机齿轮箱轴承状态检测 一、风电机组齿轮箱的结构及运行特征 我国风电场中安装的风电机组多数为进口机组。近几年来，一批齿轮箱发生故障，有些由厂家更换，也有的由国内齿轮箱专业厂进行了修理。有的风场齿轮箱损坏率高达40~50%，极个别品牌机组齿轮箱更换率几乎接近100%。虽然齿轮箱发生损坏不仅仅在我国出现，全世界很多地方同样出现过问题，但在我国目前风电机组运行出现的故障中已占了很大比重，应认真分析研究。 1) 过去小容量风电机组齿轮箱多采用平行轴斜齿轮增速结构，后来为避免齿轮箱造价过高、重量体积过大，500kW以上的风电机组齿轮箱多为平行轴与行星轮的混合结构。由于风电机组容量不断增大，轮毂高度增加，齿轮箱受力变得复杂化，这样就造成有些齿轮箱可能在设计上就存在缺陷。 2) 由于我国有些地区地形地貌、气候特征与欧洲相比有特殊性，可能对标准设计的齿轮箱正常运行有一定影响。我国风电场多数处于山区或丘陵地带，尤其是东南沿海及岛屿，地形复杂造成气流受地形影响发生崎变，由此产生在风轮上除水平来流外还有径向气流分量。我国相当一部分地区气流的阵风因子影响较大，对于风电机组机械传动力系来说，经常出现超过其设计极限条件的情况。作为传递动力的装置-齿轮箱，由于气流的不稳定性，导致齿轮箱长期处于复杂的交变载荷下工作。由于设备安装在几十米高空，不可能容易地送到工厂检修，因此经常进行状态监视可以及时发现问题，及时处理，还可以分析从出现故障征兆到彻底失效的时间，以便及时安排检修。

典型轴承故障的4个发展阶段及频谱分析

典型轴承故障的4个发展阶段及频谱分析 解调频谱作为一个早期指示故障的测量参数，检查正常频谱和解调频谱： 1.都没有故障频率，状态良好，作为基线继续监测； 2.只在解调频谱存在故障频率，早期故障指示或需要润滑； 3.在两种频谱中存在谱峰值，计划下一次维修时更换轴承； 4.只在正常频谱中存在谱峰值，同时在解调频谱中噪声水平升高，应立即更换。 轴承故障劣化发展不是按线性规律，而是按指数规律变化！

轴承故障发展的四个阶段频谱 I.初始阶段 a.噪声正常 b.温度正常 c.可用超声、振动解调谱、声发射测量出来； d.轴承外环有缺陷 e.振动总量比较小，无离散的轴承故障频率尖峰 f.轴承剩余寿命大于B-10规定的10％

II.第二阶段 a.噪声略增大 b.温度正常 c.超声、声发射、振动解调频谱明显增大，轴承外环有缺陷 d.振动总量略增大(振动加速度总量和振动速度总量) e.对数刻度频谱上可清楚看到轴承故障频率，线性刻度频谱上难得看到，噪声地平明显提高 f.轴承剩余寿命大于B-10规定的5％ III.第三阶段 a.可听到噪声 b.温度略升高 c.非常高的超声、声发射，解调频谱通频值，轴承外环有故障 d.振动加速度总量和振动速度总量有大的增加 e.在线性刻度的频谱上清楚地看出轴承故障频率及其谐波和边带

f.振动频谱噪声地平明显提高 g.轴承剩余寿命大于B-10规定的1％ IV．第四阶段 a.噪声的强度改变 b.温度明显升高 c.超声，声发射，振动尖峰能量迅速增大，随后逐渐减小 d.轴承外环处在损坏之前故障状态 e. 振动速度总量和振动位移总量明显增大，振动加速度总量减小 f. 较低的轴承故障频率占优势的振动尖峰，振动频谱中噪声地平非常高 g.轴承剩余寿命大于B-10规定的0.2％ 综上所述，通过对影响，缩短股东轴承寿命的分析，得出不同轴承故障的解决、预防措施，根据滚动轴承解调分析原理得到轴承故障频谱曲线，结合滚动轴承故障发展的四个阶段特征，判断轴承工作状态，能很好的监控滚动轴承的运行状况及时准确地判断滚动轴承更换周期，确保设备的正常维修及运行。

风力发电机齿轮箱振动测试方法

风力发电机组齿轮箱振动测试与分析 唐新安谢志明王哲吴金强 摘要对齿轮箱做振动测试和分析，通过模式识别找到齿轮箱损坏时呈现的特性，为齿轮箱故障诊断提供依据。 关键词风力发电机组齿轮箱振动分析故障诊断 中图分类号 TH113. 21 文献标识码 A 我国风电场中安装的风力发电机组多为进口机组。因为在恶劣环境下工作，其损坏率高达40%～50%。随着清洁能源的普及，齿轮箱的故障诊断和预知维修已迫在眉睫。本文就齿轮箱的故障诊断作一些探索性研究。 一、齿轮箱振动测试 采用北京东方所开发的DASP(Data Acquisition and SignalProcessing)测振系统，对某风电场4#、5#机组齿轮箱的不同测点（图1）做振动测试和分析，4#机组刚进行过检修运行正常作为对照机组，5#机组噪声异常为待检机组，对两机组齿轮箱的振动信号对比分析，判断存在故障。齿轮箱特征频率见表1。 表1 齿轮箱特征频率表 Hz

二、信号分析 1.统计分析 由统计表2、表3可看出，5#机组振动值明显偏大，尤其是5～10测点振动值基本上是4#机组相应测点的2倍以上。 表2 4#机组幅域统计表 m/s2 表2 5#机组幅域统计表 m/s2 5#机组概率分布及概率密度函数反映其时间序列分布范围较宽（图2），峭度系数（即四阶中心距）与4#机组的（图3）明显，同（若以4#机组为标准g=0，那么5#机组g=0），预示5#机组存在古障。

2.时域分析 通过时域分析（图4、图5），发现5#机组齿轮箱振动信号有明显异常．幅值转大，且 有明显的周期性，其频率约大20Hz 。

3.频坷分析 由图6可见，5#机组齿轮箱的频谱图既有调幅成分又有调频成分（调制频率对中心频率 的幅值不对称）。

倒谱分析

倒谱分析 （1）.倒频谱的数学描述 倒频谱函数CF(q)(power cepstrum)其数学表达式为： （2.6） CF(q)又叫功率倒频谱，或叫对数功率谱的功率谱。工程上常用的是式(2.6)的开方形式，即： （2.7） C0(q)称为幅值倒频谱，有时简称倒频谱。 倒频谱变量q的物理意义 为了使其定义更加明确，还可以定义： （2.8） 即倒频谱定义为信号的双边功率谱对数加权，再取其傅里叶逆变换，联系一下信号的自相关函数： 看出，这种定义方法与自相关函数很相近，变量q与τ在量纲上完全相同。 为了反映出相位信息，分离后能恢复原信号，又提出一种复倒频谱的运算方法。若信号x(t)的傅里叶变换为X(f): （2.9） x(t)的倒频谱记为： （2.10） 显而易见，它保留了相位的信息。

倒频谱与相关函数不同的只差对数加权，目的是使再变换以后的信号能量集中，扩大动态分析的频谱范围和提高再变换的精度。还可以解卷积(褶积)成分，易于对原信号的分离和识别。 （2).倒频谱的应用 分离信息通道对信号的影响 图2.26对数功率谱关系图。在机械状态监测和故障诊断中，所测得的信号，往往是由故障源经系统路径的传输而得到的响应，也就是说它不是原故障点的信号，如欲得到该源信号，必须删除传递通道的影响。如在噪声测量时，所测得之信号，不仅有源信号而且又有不同方向反射回来的回声信号的混入，要提取源信号，也必须删除回声的干扰信号。若系统的输入为x(t)，输出为y(t)，脉冲响应函数是h(t)，两者的时域关系为： y(t)=x(t)*h(t) 频域为： Y(f)=X(f)*H(f)或Sy(f)=Sx(f)*|H(f)|2 对上式两边取对数，则有： （2.11） 式(2.72)关系如图(2.26)所示，源信号为具有明显周期特征的信号，经过系统特性logGk(f)的影响修正，合成而得输出信号logGy(f)。

风力发电机组齿轮箱的故障及其分析

毕业设计（论文）2010 级风能与动力技术专业 题目：风力发电机组齿轮箱的故障及其分析 毕业时间： 学生姓名：X X X 指导教师：X X X 班级：10风电（1）班

目录 一、绪论 (1) (一)风力发电机组齿轮箱故障诊断的意义 (1) 二、风力发电机组齿轮箱的故障诊断 (2) （一）风力发电机组齿轮箱的常见故障模式及机理分析 (2) （二）齿轮箱典型故障振动特征与诊断策略 (6) （三）针对齿轮箱不同故障的改进措施 (9) 三、结论 (12) 参考文献: (12) 致谢 (13)

风力发电机组齿轮箱的故障及其分析 摘要:随着全球经济的发展和人口的增长，人类正面临着能源利用和环境保护两方面的压力，能源问题和环境污染日益突出。风能作为一种蕴藏量丰富的自然资源，因其使用便捷、可再生、成本低、无污染等特点，在世界范围内得到了较为广泛的使用和迅速发展。风力发电己成为世界各国更加重视和重点开发的能源之一。随着大型风力发电机组装机容量的增加，其系统结构也日趋复杂，当机组发生故障时，不仅会造成停电，而且会产生严重的安全事故，造成巨大的经济损失。 本论文先探讨了课题的实际意义以及风力发电机常见的故障模式，在这个基础上对齿轮箱故障这种常见故障做了详尽的阐述，包括引起故障的原因、如何识别和如何改进设计。通过对常见故障的分析，给风力发电厂技术维护提供故障诊断帮助，同时也给风电设备制造和安装部门提供理论研究依据。 关键词:风力发电机;故障模式;齿轮箱;故障诊断 一、绪论 (一)风力发电机组齿轮箱故障诊断的意义 风电对缓解能源供应，改善能源结构、保护环境和电力工业的持续发展意义重大。这些年来，风电机组在我国得到了广泛的安装使用。随着大型风力发电机组装机容量的增加，其系统结构也日趋复杂，风力发电机的故障也成为一个不容忽视的问题。 随着风电机组运行时间的加长，目前这些机组陆续出现了故障（包括风轮叶片、变流器、齿轮箱、变桨轴承，发电机、以及偏航系统等都有），导致机组停止运行。当机组发生故障时，不仅会造成停电，而且会产生严重的安全事故。风电机组的部分部件一旦损坏，在风电场无法修复，必须运到专业厂家进行修理。因其维修费用高、周期长、难度大，势必给风电场造成巨大的经济损失，严重影响了风电的经济效益。 风电机组的输出功率是波动的，可能影响电网的电能质量，如电压的偏差、电压的波动和闪变、谐波以及周期电压脉动等。当风电机组发生故障时，输往电网的

频谱仪的工作原理及常见故障的检修

微波频谱仪的工作原理及常见故障的检修 频谱分析仪是微波测量中必不可少的测量仪器之一，它能对信号的谐波分量、寄生、交调、噪声边带等进行很直观的测量和分析，因此，广泛应用于微波通信网络、雷达、电子对抗、空间技术、卫星地面站、EMC测试等领域。 2 微波频谱仪的基本工作原理和各主要组件的功能 2．1 微波频谱仪的基本工作原理 为了能动态地观察被测信号的频谱，现代频谱仪大多采用扫频超外差式接收方案，利用扫频第一本振的方法，被测信号经混频后得到固定的中频信号，经不同带宽滤波器后，就能观察到频差较小的两个信号。在宽带外差式频谱仪设计中，为消除镜像和多重响应等干扰，常采用两种方案：第一种是采用预选器；第二种是采用上变频。由于预选器频率受下限限制，宽带频谱仪总是被划分成高、低两个波段。低波段采用高中频的方案，它只要一个固定的低通滤波器而不是可调的低通或带通就可以对镜像进行抑制。高波段采用预选器对输入信号进行预选，有效地抑制镜像。图1是HP859X系列频谱仪的简化原理框图。微波信号经输入衰减器后被分成两路，分别输入到高、低两个波段。

在低波段，频率为9kHz～2．95GHz的信号被切换到第一变频器中的基波混频器部分（MXR1），得到第一中频F1IF（3．9214MHz），F1IF经过第二变频器得到第二中频F2IF（321．4MHz）。高波段，频率为2．75GHz～22GHz的信号被切换到预选器（YTF），预选后的信号输入到第一变频器中的谐波混频器部分（MXR2），得到第二中频F2IF。F2IF经第三变频器变换得到第三中频F3IF（21．4MHz）。在该中频上，对信号进行处理，使信号经不同带宽滤波器的选择，再经过线性及对数放大、检波、数字量化和显示。调谐方程如下： 式中：N为谐波混频次数，F1LO为第一本振频率，F2LO为第二本振频率，FRF为输入信号频率。 2．2 各主要组件的功能 输入衰减器是0～70dB；以10dB步进的程控衰减器，主要用途是扩大频谱仪的幅度测量范围，使幅度测量上限扩展到＋30dBm。它不但用于保护第一变频器过载，并且用于优化混频

风力发电机齿轮箱结构及其主要故障类型的处理方法

风力发电机齿轮箱结构及其主要故障类型的处理方法摘要 第一章绪论 1.1论文的目的和意义 1.2风力发电的现状 1.3风力发电齿轮箱的研究现状 第二章齿轮箱结构 2.1风力发电机的整体结构 2.2齿轮箱的结构及其传动方案 第三章风力发电机组齿轮箱故障类型 3.1齿轮箱的主要故障类型 3.2风力发电机组齿轮箱振动故障分析 3.3风力发电机组传动齿轮油温故障分析 第四章风力发电的发展存在问题和主要趋势 4.1我国风电齿轮箱设计生产存在问题 4.2风电发展的主要趋势 致谢 参考文献

中文摘要 摘要：风电产业的飞速发展促成了风电装备制造业的繁荣，风电齿轮箱作为风电机组的核心部件，倍受国内外风电相关行业和研究机构的关注。但由于国内风电齿轮箱的研究起步较晚，技术薄弱，特别是兆瓦级风电齿轮箱，主要依靠引进国外技术。因此，急需对兆瓦级风电齿轮箱进行自主开发研究，真正掌握风电齿轮箱设计制造技术，以实现风机国产化目标。 本文以兆瓦级风力发电机齿轮箱为对象，通过方案选取，齿轮参数确定等对其配套的齿轮箱进行阐述。 首先，介绍全球风力发电产业高速发展和国内外风电设备制造业概况，阐述我国风力发电齿轮箱的现状及齿轮箱的研究。 其次，确定齿轮箱的机械结构。选取两级行星派生型传动方案，通过计算，确定各级传动的齿轮参数。对行星齿轮传动进行受力分析，得出各级齿轮受力结果。依据标准进行静强度校核，结果符合安全要求。 然后，论述了风力发电机组齿轮箱故障诊断的主要类型，深入探究风电机组齿轮箱振动故障机理，研究了油温高的故障机理，分析了传动齿轮温度场和热变形的情况。 最后，阐述我国风力发电存在的主要问题和发展前景。 关键词：风电齿轮箱；结构；故障类型；存在问题

风电齿轮箱润滑状态监测与故障诊断系统开发

? 149 ? ELECTRONICS WORLD ?技术交流 我国的风力发电机组主要布置在偏远山区，环境较为恶劣，而且还有部分风力发电机组布置在高原、海上等，受到高强度风的冲击，可极易引发故障。本文主要针对风电齿轮箱润滑系统进行研究，提出当前风电齿轮箱润滑状态运行中存在的问题，针对问题提出装填监测与故障诊断系统设计方案，给出硬件和软件设计，并分析其功能。1.风电齿轮箱 风电齿轮箱作为风力发电机组中的重要组成部件，能够实现动力传递，将风能转化为机械能并将动力传递给发电机获得相应转速。在风力的作用下，发电机组能够获得一定的动力，但是风轮的转速往往很低，不能满足发电机发电要求，因此需要在风力发电机组中配备相应的齿轮箱来实现增速，提高风能利用率。根据风力发电机组运行的实际要求进行不同设置，对于传动轴（大轴）和齿轮箱既可以合为一体也可以分开进行布置，在两者之间还往往通过联轴节进行连接。在风力发电机组中还往往在齿轮箱的输入/出端配备相应的刹车装置来实现风力发电机组的制动能力。配合叶尖制动（定浆距风轮）或变浆距制动装置共同对机组传动系统进行联合制动。 2.风电齿轮箱润滑常见故障及原因分析2.1 润滑油黏度变化 对于风力发电机组而言，基本上每天都在运行进行发电工作。由于工作时间较长、负载较大，会导致油温升高出现氧化情况，而氧化会产生油泥沉积物等物质，这些物质会使得润滑油的粘度先下降后上升，润滑肉的承载能力下降明显，对于齿轮箱中的各个部件而言，没有很好的润滑会产生较大磨损，引发故障。而且润滑油的粘度增大，使用中油温和油压均会出现明显升高现象，出现齿面胶合等现象，甚至严重情况下会引发轴承受热变形。2.2 齿轮油水分影响 对于风力发电机组而言往往在海岛等地区进行工作，另外还在荒漠等地区这些地区的温度往往较低，如果不能及时的更换齿轮箱中的空气呼吸机，长期下来就会导致水分的沉积。而水分是影响齿轮箱润滑油质量的一个关键因素之一，如果水分含量过大会导致齿轮箱的油发生乳化，齿轮件极易出现锈蚀问题。2.3 氧化因素 由于风力发电机组长时间工作，润滑油也会长时间使用。而长时间的运行必然导致油温升高，油会出现氧化问题，而且在运行中还会由于各种不可控因素导致污染产生，最终导致润滑油的氧化程度升高，性能会随之下降，在齿轮箱当中产生酸性物质，对于齿轮箱中的各个部件而言会产生严重腐蚀，对于滤芯以及各个配件而言会产生不同程度的损耗。2.4 磨损检测 对于齿轮运行而言，通过渐开线接触的方式进行啮合，这种运行方式下齿轮不会发生相对滑动。在齿轮箱中引入润滑油主要是润滑齿轮，保证齿轮发生比较小的磨损。在风力发电机组的运行中必须关注异常磨损问题，卡阻异常会导致异常磨损更加严重。润滑油快速发黑并且在齿轮箱中有铁屑的时候应该考虑异常卡阻问题，异常磨损往往与油膜无法有效建立相关；磨屑增多及滑油粘度异常也有关联关系，另外是滑油变性，或水分等腐蚀齿轮的成分增大时，也会出现齿轮磨损增大。 3.风电齿轮箱润滑状态监测与故障诊断系统设计3.1 硬件系统设计及构成 对于风力发电机组的润滑状态监测系统而言，必须要有相应的系统硬件进行支持。整个监测系统由数据传感器来进行信息的采集，并由变送器来进行信息传递，另外还有数采模块以及工控机通信线路协调配合实现最终功能。 3.1.1 传感器 在风力发电机的齿轮箱中，往往涉及到多个参数以及变量的监控，针对不同的参数以及变量需要采用不同的传感器俩进行采集，传感器型号的选择如表1所示。 表1 传感器及其选型 测量对象型号参数 振动YD010量程：0-20mm/s 温度PT100量程：-60-200℃压力HDA4400 量程：6000-100000kPa 图1 软件系统程序设计图 3.1.2 温度变送器 前面提出油温是影响并反映齿轮箱润滑状态的重要参数，因此必须要对油温进行监控。在本设计中采用Pt100温度传感器来进行油温采集，这一温度传感器主要通过内部电阻值变化来反映温度变化值。另外还在系统中引入SBWZ-2280变送器，提供整个系统的变送电路支持。 3.1.3 数采模块 在该系统当中引入了COMWAYWＲC-616来提供测控，这控制系统集成模拟和数字信号采集、过程IO控制和无线数据通道等功能。采用压力传感器与变送器的继承模块HAD4XX4-A来进行系统控制。对于系统中的油压以及温度模块而言，还往往采用两线制电流输出的接线方式；对于整个系统中的振动模块而言，往往采用三线制的连接方式。数采模块通过RS485串口输出接入到整个系统当中，另外还通过RS485-To-RS232转换串口接入到工控机串口当中。为实现其功能还在系统中引入远程通讯模块，能够通过智能手机实现监控系统和外部的通讯。 风电齿轮箱润滑状态监测与故障诊断系统开发 中广核新能源控股公司吉林分公司 杨 鹏 DOI:10.19353/https://www.wendangku.net/doc/1d13391361.html,ki.dzsj.2019.04.088

滚动轴承故障诊断频谱分析

滚动轴承故障诊断1（之国外专家版） 滚动轴承故障 现代工业通用机械都配备了相当数量的滚动轴承。一般说来，滚动轴承都是机器中最精密的部件。通常情况下，它们的公差都保持在机器的其余部件的公差的十分之一。但是，多年的实践经验表明，只有10%以下的轴承能够运行到设计寿命年限。而大约40%的轴承失效是由于润滑引起的故障，30%失效是由于不对中或“卡住”等装配失误，还有20%的失效是由过载使用或制造上缺陷 等其它原因所致。 如果机器都进行了精确对中和精确平衡，不在共振频率附近运转，并且轴承润滑良好，那么机器运行就会非常可*。机器的实际寿命也会接近其设计寿命。然而遗憾的是，大多数工业现场都没有做到这些。因此有很多轴承都因为磨损而永久失效。你的工作是要检测出早期症状并估计故障的严重程度。振动分析和磨损颗粒分析都是很好的诊断方法。 1、频谱特征 故障轴承会产生与1X基频倍数不完全相同的振动分量——换言之，它们不是同步的分量。对振动分析人员而言，如果在振动频谱中发现不同步分量那么极有可能是轴承出现故障的警告信号。 振动分析人员应该马上诊断并排除是否是其它故障引起的这些不同步分量。 如果看到不同步的波峰，那极有可能与轴承磨损相关。如果同时还有谐波和边频带出现，那么轴承磨损的可能性就非常大——这时候你甚至不需要再去了解轴承准确的扰动频率。 2、扰动频率计算 有四个与轴承相关的扰动频率：球过内圈频率（BPI）、球过外圈频率（BPO）、保持架频率（FT）和球的自旋频率（BS）。轴承的四个物理参数：球的数量、球的直径、节径和接触角。其中，BPI 和BPO的和等于滚珠/滚柱的数量。例如，如果BPO等于3.2 X，BPI等于4.8 X，那么滚珠/滚柱 的数量必定是8。

大数据处理技术在风电机组齿轮箱故障诊断与预警中的应用

大数据处理技术在风电机组齿轮箱故障诊断与预警中的应用 摘要风能有着很多的优点，在改善我国能源结构方面有着非常大的作用。本文包括五部分，第一部分进行概述，第二部分论述风电机组故障诊断和预警模型设计，第三部分论述基于大数据技术的齿轮箱故障诊断和预警方法实现，第四部分论述实验结果研究，第五部分进行总结。 关键词风电机组；故障诊断；故障预警 以主流大数据技术的风电机组故障诊断和预警模型为基础，利用storm实时处理状态监测流信息，提取故障诊断以及预警特点。 1 概论 随着大规模风电机组的投入运行，因为风电场选址的特殊性和负荷的不稳定性，很多机组都出现了故障，使得风电场的安全性受到了影响，所以对风电机组进行状态监测以及故诊断是相当关键的。不同厂家生产的风电机组会使采集的数据类型等出现差异。怎样通过风电机组状态监测大数据进行快速、有效的故障诊断和预警是新的课题。 大数据技术在电力体系监测领域还处于起步阶段，本文给出基于大数据技术的风电机组故障诊断和预警的模型结构，这个模型有着下面几个特点：第一，全体，收集和研究风电机组运行数据而不是样本数据。第二，混杂：由于是全样本，不可避免地要处理不同风电机组、不同种类的异构数据。第三，注重相关关系和效率，在故障诊断和预警环节中，使用数据挖掘方法找出故障，并在科学精确性的条件下利用并行计算技术实现快速的预警[1]。 2 风电机组故障诊断和预警模型设计 2.1 模型框架 基于大数据存储和处理的需要，本文基于X86集群，运用分布式技术，提出了融合各种相关异构状态检测数据的风电机组故障诊断和预警模型，模型架构见图1，主要由数据采集整合、数据存儲等模块组成。 数据来源有数据采集和监控系统、地理信息系统、项目管理信息系统，以及各种特殊传感器等业务系统的生产运行管理数据，除此之外，还有针对本文具体应用的各种故障知识库。这些数据来源不一，模态各异，形成了海量异构电力大数据。 2.2 齿轮箱故障诊断和预警运行流程 作为风机传动系统的关键组成部分，齿轮箱是风电机组中故障率较高的部

频谱分析

2.1频谱分析原理 时域分析只能反映信号的幅值随时间的变化情况，除单频率分量的简单波形外，很难明确提示信号的频率组成和各频率分量大小，而频谱分析能很好的解决此问题。由于从频域能获得的主要是频率信息，所以本节主要介绍频率(周期)的估计与频谱图的生成。 2.2.1DFT与FFT 对于给定的时域信号y，可以通过Fourier变换得到频域信息Y。Y可按下式计算 式中，N为样本容量，Δt = 1/Fs为采样间隔。 采样信号的频谱是一个连续的频谱，不可能计算出所有的点的值，故采用离散Fourier变换(DFT)，即 式中，Δf = Fs/N。但上式的计算效率很低，因为有大量的指数(等价于三角函数)运算，故实际中多采用快速Fourier变换(FFT)。其原理即是将重复的三角函数算计的中间结果保存起来，以减少重复三角函数计算带来的时间浪费。由于三角函数计算的重复量相当大，故FFT能极大地提高运算效率。 2.2.2 频率、周期的估计 对于Y(kΔf)，如果当kΔf = 时，Y(kΔf)取最大值，则为频率的估计值，由于采样间隔的误差，也存在误差，其误差最大为Δf / 2。 周期T=1/f。 从原理上可以看出，如果在标准信号中混有噪声，用上述方法仍能够精确地估计出原标准信号的频率和周期，这个将在下一章做出验证 2.2.3 频谱图 为了直观地表示信号的频率特性，工程上常常将Fourier变换的结果用图形的方式表示，即频谱图。 以频率f为横坐标，|Y(f)|为纵坐标，可以得到幅值谱；

以频率f为横坐标，arg Y(f)为纵坐标，可以得到相位谱； 以频率f为横坐标，Re Y(f)为纵坐标，可以得到实频谱； 以频率f为横坐标，Im Y(f)为纵坐标，可以得到虚频谱。 根据采样定理，只有频率不超过Fs/2的信号才能被正确采集，即Fourier 变换的结果中频率大于Fs/2的部分是不正确的部分，故不在频谱图中显示。即横坐标f ∈[0, Fs/2] 2.5．运行实例与误差分析 为了分析软件的性能并比较时域分析与频域分析各自的优势，本章给出了两种分析方法的频率估计的比较，分析软件的在时域和频域的计算精度问题。2.5.1标准正弦信号的频率估计 用信号发生器生成标准正弦信号，然后分别进行时域分析与频域分析，得到的结果如图 4所示。从图中可以看出，时域分析的结果为f = 400.3702Hz，频域分析的结果为f = 417.959Hz，而标准信号的频率为400Hz，从而对于标准信号时域分析的精度远高于频域分析的精度。 2.5.2 带噪声的正弦信号的频率估计 先成生幅值100的标准正弦信号，再将幅值50的白噪声信号与其混迭，对最终得到的信号进行时域分析与频域分析，结果如图 5所示，可以看出，时域分析的结果为f = 158.9498Hz，频域分析的结果为f = 200.391Hz，而标准信号的频率为200Hz，从而对于带噪声的正弦信号频域分析的精度远高于时域分析的精度。 2.5.3 结果分析与结论

信号分析方法

3.3齿轮及齿轮箱振动信号的分析方法 齿轮及齿轮箱中轴、齿轮和滚动轴承正常运行时，一般其振动信号是平稳信号，信号频率成分有各轴的转动频率和齿轮的啮合频率等，当发生故障，其振动信号频率成分或幅值发生变化，一般有以下三种特征： （1）信号是稳态的，但对应特征频率的幅值发生明显变化，振动能量有较大的变化。这类故障是以齿轮均匀磨损为代表的。 （2）信号是周期平稳信号，出现了有规律的冲击或调制现象。这类故障一般是齿轮或滚动轴承已经发生轻度或较严重的故障。 （3）信号中出现无规律的冲击或调制现象，这类故障一般是齿轮或滚动轴承已经发生严重的故障。 但是并不是说出现调制现象就一定有故障，所以就需要利用振动信号在频域和时域内进行诊断，来达到诊断故障的目的。而振动信号是齿轮故障特征信息的主要载体，目前能够通过各种振动信号传感器、放大器及其它测量仪器很方便地测量出齿轮箱的振动信号，通过各种分析和处理方法提取其故障特征信息。特征分析的结果是否正确、可靠，特征量的选择是否合理，在很大程度上决定了故障诊断的正确性。下面就介绍一些常用的齿轮振动信号常规的分析方法。 3.3.1时域统计特征 时域统计指标根据量纲和无量纲分为两个部分，一部分是常用的有量纲特征值，包括最大值、最小值、峰值、均值、均方值和方差；另一部分称为无量纲的特征分析值，包括方根幅值、平均幅值、均方幅值、峭度、波形指标、峰值指标、脉冲指标和裕度指标。在齿轮箱的状态检测和故障诊断中，要特别注意这两部分指标的综合运用，有量纲特征值一般随着齿轮箱的不同而改变，不同种类和大小的齿轮箱测量得到的有量纲特征值是没有对比性的，有时甚至同种类和大小的齿轮箱在不同工况下测量得到的有量纲特征值也不能直接进行对比。而不同种类和大小的齿轮箱测量得到的无量纲的特征分析值在一定的情况下是可以进行对比的。对于有限长度的离散时间序列1210,,,,-n x x x x ，其有量纲的统计特征值为： 最大值 }max{max i x x = 最小值 }min{min i x x = 峰峰值 min max x x x p p -=- 均值 ∑-==10 1 n i i x N x

风电齿轮箱故障诊断实例分析.pdf

制造业信息化 MANUFACTURING INFORMATIZATION 仿真/建模/CAD/CAM/CAE/CAPP 风电齿轮箱故障诊断实例分析 肖洪波，刘松松 （沈阳鼓风机集团风电有限公司，沈阳110869） 摘要：介绍了以齿轮箱振动分析为主要手段的风电齿轮箱故障诊断方法，并通过齿面接触磨损分析和齿轮箱润滑油液分析等辅助手段，对风电齿轮箱的故障点进行分析诊断。并以某风电厂某台风力发电机组的齿轮箱故障诊断为例，对风电齿轮箱故障诊断方法进行实例分析。关 键词：风电齿轮箱；振动分析；故障诊断 中图分类号：T H 132.41文献标志码：A 0引言 风力发电机组多安装在环境恶劣的高山、荒野、海滩等风资源较优地区，常年经受无规律的变负荷变向风力作用、阵风的冲击，以及严寒酷暑、盐雾等的影响，致使风力发电机组经常出现故障。 风电机组的常见故障类型包括电气系统故障、传感器和叶片/变桨装置故障、齿轮箱故障等。据统计，我国风场齿轮箱损坏率高达40%～50%，是机组中故障率最高的部件，也是引起风电机组停机的最主要原因［1］，因此，在齿轮箱故障早期进行齿轮箱状态检测，并以此进行故障诊断和分析，可以在早期对故障进行有效诊断，有利于减少维修时间和降低由于齿轮箱故障引起的经济损失，对提高风电场的经济效益和安全性具有重大意义。 1 齿轮箱故障诊断的一般方法 以机械故障诊断的测试手段来分类，主要的故障诊 断方法有直接观察法、振动和噪声检测法、无损检测法、磨损残余物检测法、机械性能参数检测法等。其中最常用的是振动检测法［2］。我们在实例分析齿轮箱故障时使用的 齿轮箱故障诊断方法是以振动检测为主，辅助以直接观察法和磨损残余物检测法。 1.1 齿轮箱故障分析内容 一般情况下，对齿轮箱故障分析主要从以下几个方面开展：1）振动分析；2）齿面接触磨损分析；3）齿轮箱润滑油液分析。 1.2 齿轮箱振动检测点布置 在风电场现场对齿轮箱进行故障诊断时，通常按图 1 一级齿圈高速轴轴高速轴径 径向测点向测点向测点 发电机驱动端径向测点 扭矩臂轴向测点 图1振动传感器布置图文章编号：1002－2333（2014）04－0152－04 位置布置高速采集振动传感器。 2实例分析 以某风电场某台风电机组的齿轮箱故障诊断为例，介绍风电齿轮箱的故障诊断方法。 2.1 振动分析 2.1.1 振动测点分布与安装依据齿轮箱结构，现场安装高 速采集测点的传感器。 具体安装位置见图2。 图 2 齿轮箱高速采集测点 2.1.2 振动数据分析 表 1 为现场高速采集的各测点振动数据的加速度有效值和峭度指标。黑色字体数据为正常指标，灰色字体数 表1振动检测数据 测点项目 100 r/min 500 r/min 1 000 r/min 1 200r /min 空转空转空转加载200 kW 扭矩臂轴向 有效值（/m·s-2）0.143 9 2.702 3 10.814 5 12.417 1 峭度 3.171 9 7.719 1 3.365 9 3.528 1 一级齿圈径向 有效值（/m·s-2）0.236 1 0.237 4 0.245 6 0.250 4 峭度 2.560 5 2.552 0 2.490 5 2.458 7 高速轴径向 有效值（/m·s-2）0.026 8 0.315 8 5.942 7 11.081 3 峭度 4.052 3 3.394 5 6.319 7 33.895 8 高速轴轴向 有效值（/m·s-2）0.236 1 7.343 4 28.135 6 30.132 8 峭度 2.560 5 3.801 5 3.007 4 2.885 1 发电机驱动端径向 有效值（/m·s-2）0.129 2 2.135 9 3.679 1 4.600 0 峭度 3.751 8 3.896 4 3.009 4 37.405 4