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基于神经网络的齿轮箱故障诊断研究

第一章绪论 (1)

1.1设备故障诊断的研究背景及意义 (1)

1.2国内外研究现状 (1)

1.3齿轮箱故障诊断的研究现状 (2)

1.4小波理论的发展 (3)

1.4.1小波理论的发展状况 (3)

1.4.2小波理论在故障诊断中的应用 (3)

1.5神经网络的发展 (4)

1.6论文的主要内容 (5)

第二章齿轮箱振动机理与故障分析 (7)

2.1引言 (7)

2.2齿轮的振动机理 (8)

2.2.1齿轮振动信号频率的计算 (8)

2.2.2齿轮振动信号的调制分析 (9)

2.3齿轮的典型故障 (11)

2.3.1齿面磨损 (11)

2.3.2齿面点蚀 (12)

2.3.3齿面断裂 (12)

2.4滚动轴承的主要故障 (13)

2.4.1轴承的结构组成 (13)

2.4.2轴承的振动机理 (13)

2.4.3轴承的主要失效形式和成因 (15)

2.5本章小结 (15)

第三章齿轮箱振动信号的分析 (17)

3.1引言 (17)

3.2齿轮箱振动信号时域与频域分析 (17)

3.2.1时域分析 (17)

3.2.2频域分析 (20)

3.3小波理论及其在故障诊断中的应用 (23)

3.3.1小波包理论 (24)

III

3.3.2小波包在故障诊断中的应用 (25)

3.4小波包能量谱分析 (25)

3.4.1振动信号的小波包分析 (27)

3.4.2小波包能量谱分析 (28)

3.5本章小结 (29)

第四章神经网络及齿轮箱故障诊断软件开发 (31)

4.1引言 (31)

4.2神经网络概述 (31)

4.2.1神经网络的原理 (31)

4.2.2BP神经网络 (32)

4.3BP神经网络的设计 (33)

4.3.1BP网络结构 (33)

4.3.2BP神经网络的学习算法 (33)

4.3.3输入层的设计 (34)

4.3.4隐含层的设计 (35)

4.4齿轮箱故障诊断系统开发 (35)

4.4.1MATLAB的应用 (35)

4.4.2MATLAB图形用户界面编程 (37)

4.5齿轮箱故障诊断软件编制 (37)

4.5.1诊断系统的主界面设计 (37)

4.5.2诊断系统的时域分析设计 (38)

4.5.3诊断系统的频域分析设计 (39)

4.5.4小波包能量谱预处理 (40)

4.5.5神经网络诊断设计 (40)

4.6本章小结 (43)

第五章锚机试验及故障诊断分析 (45)

5.1试验系统 (45)

5.1.1试验系统组成 (46)

5.1.2试验方法 (47)

5.2锚机齿轮箱的故障诊断分析 (48)

5.2.1试验的故障类型 (49)

5.2.2故障诊断网络的训练和诊断效果 (51)

5.3齿轮箱诊断系统结果分析 (53)

5.4本章小结 (54)

第六章结论与展望 (55)

6.1结论 (55)

6.2展望 (56)

参考文献 (57)

致谢 (61)

河北工业大学硕士学位论文

第一章绪论

1.1故障诊断的研究背景及意义

随着世界工业科技的快速发展，工程机械尤其是动力传动装置的大型化、连续化、高效化和智能化是现代工业化在未来的基本趋势。现代化工业技术要求机械设备废品率低、成本低廉、节约能源、保证产品质量、提高工业生产率[1-2]。由于机械设备结构越来越复杂，因此机械设备故障会造成严重的经济损失，并会带来维修费用的大幅度增长，还可能导致极其严重的人员伤亡和社会影响。因此，为了降低机械的维修费用，减少维修时间，提高设备的使用率，减少事故的发生，提高设备的生产率，在现代化的生产中，人们越来越重视机械设备的故障诊断技术。

齿轮箱作为机械设备的核心部件，由于齿轮箱的工作环境恶劣、结构复杂等特点，因此齿轮箱出现故障可能性相比其他机械部件都高。由于动力传动装置多采用齿轮、轴承等结构形式，机械零部件会发生磨损与疲劳，会引起多种故障形式。因而对齿轮箱这一动力传动装置进行故障的检测和诊断研究，提前发现其存在的异常，通过手段检测未出现即将出现和已经出现的故障，判断引起故障的原因和具体发生故障的位置。齿轮箱等机械装置运行工况监测与故障诊断技术是蓬勃发展起来的一门新兴学科。利用现代信息采集技术和故障诊断设备，根据收集的机械设备的外部信息参数来判别机械的损伤情况和具体的故障程度，诊断故障的特点、状况和位置，并研究其发生的原理的技术[3-4]，这就是现代机械故障诊断技术。

英国数据统计显示，国营企业的大部分公司采用诊断技术每年节约的维修费用总计达到了3亿，用于此项诊断的费用仅有0.5亿，可见投入与收益的比率是相当高的。我国的故障诊断领域的投入也相当庞大，仅冶金行业的投入就达到了每年250亿的规模，每年减少事故五成以上，节约维修费用近三成，可见收益是十分可观[5-6]。

基于此，本文结合某企业锚机齿轮箱故障诊断分析课题，对它的故障诊断机理和形式开展研究，开发齿轮箱故障诊断系统，为企业设备维修提供理论依据。

1.2国内外研究现状

现代诊断技术发展带来的是经济上的收益，因此成为世界上争相研发的一个热点。世界各国的设备诊断技术的发展程度不同，美国始终位列前茅。美国国内的众多

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基于神经网络的故障诊断

神经网络工具箱应用于故障诊断 1.问题描述电力系统的安全运行具有十分重要的意义。当高压变压器或其他类似设备在运行中出现局部过热、不完全放电或电弧放电等故障时，其内部绝缘油、绝缘纸等绝缘材料将分解产生多种气体，包括短链烃类气体（C2H2、CH4等）和H2、CO2等，这些气体称作特征气体。而特征气体的含量与故障的严重程度有着很密切的关系，如下图1所示。将BP神经网络应用于变压器故障诊断对大型变压器的运行有着非常重要的意义。 2.神经网络设计 (1)输入特征向量的确定变压器的故障主要与甲烷（CH4）、氢气（H2）、总烃（C1＋C2）以及乙炔（C2H2）4 种气体的浓度有关，据此可以设定特征向量由这 4 种气体的浓度组成，即CH4、H2、C1＋C2（总烃）和C2H2，同时也设定了网络输入层的节点数为4个。 (2) 输出特征向量的确定输出量代表系统要实现的功能目标，其选择确定相对容易一些。只要问题确定了，一般输出量也就确定了。在故障诊断问题中，输出量就代表可能的故障类型。变压器的典型故障类型有：一般过热故障、严重过热故障、局部放电故障、火花放电故障以及电弧放电故障等5种类型，因此这里选择 5 个向量作为网络的输出向量，即网络输出节点确定为 5 个。根据Sigmoid 函数输出值在0 到1 之间的特点，这里设定以0 到1 之间的数值大小表示对应的故障程度，也可以理解为发生此类故障的概率，数值越接近 1 表示发生此类故障的几率越大或说对应的故障程度越大。针对本系统，

设定输出值大于等于0．5 时认为有此类故障，小于0．5 时认为无此类故障。 (3)样本的收集输入、输出向量确定好以后就可以进行样本的收集。数据归一化处理时，注意：在归一化处理的时候，因考虑到各气体浓度值相差较大，如总烃的浓度比H2的浓度值高出几个数量级，因此在归一化处理的时候，分别对各个气体浓度值进行处理，即最大值和最小值取的是各气体的最值，而不是所有样本值中的最值。在本实例中采用：MATLAB利用归一化公式 u=(x-min(min(x)))./(max(max(x))-min(min(x))) （1）在公式1中x表示所需归一化处理的数据，u表示归一化后的结果处理结果如下：

人工神经网络在设备故障诊断中的应用

人工神经网络在设备故障诊断中的应用程瑞琪 (西南交通大学　成都　610031) 摘　要　介绍了神经网络技术在设备故障诊断中应用的2个主要方向———故障模式识别和诊断专家系统,对应用的方法、特点及存在的问题也作了概略分析。关键词　神经网络　故障诊断　模式识别　专家系统中图分类号　TP 18 近年来人工神经网络(Artificial neural network -ANN )的研究发展迅速,ANN 以其诸多优点在设备状态监测与故障诊断中受到了愈来愈广泛的重视,为设备故障诊断的研究开辟了一条新途径。 ANN 具有以下主要特征:①实现了并行处理机制,可提供高速的信息处理能力;②分布式信息存储,可提供联想与全息记忆的能力;③网络的拓扑结构具有非常大的可塑性,使系统有很高的自适应和自学习能力;④具有超巨量的联接关系,形成高度冗余,使系统具有很强的容错能力;⑤是一类大规模非线性系统,提供了系统自组织与协同的潜力。本文作者仅就ANN 用于故障模式识别及诊断专家系统这两个方面应用的主要方法、特点及存在的问题作概括介绍。 1　神经网络与故障模式识别模式识别是ANN 应用的一个较成功的领域,诊断问题实质上就是一种模式分类,是将系统的状态区分为正常状态或某一种故障状态的问题。通常故障模式的分布是非常不规则的,故要求所用模式分类方法能在模式空间里形成各种非线性分割平面,ANN 的特性使其可以作为一类性能良好的非线性分类器。1.1　方法及特点 ANN 故障模式识别可用图1所示BP 模型来说明。图1　BP 网模型其中网络输入节点对应故障征兆,输出节点对应故障原因。进行故障模式识别时,先用一批故障样本对模型进行训练,以确定网络结构(隐层及其节点数)和参数(节点间的联接权);网络训练好后,故障的模式分类就是根据给定的一组征兆,实现征兆集到故障集之间非线性映射的过程。用ANN 作故障模式识别的特点有:①可用于系统模型未知或系统模型较复杂及非线性系统的故障模式识别;②兼有故障信号的模式变换与特征提取功能;③对系统含有不确定因素、噪声及输入模式不完备的情况不太敏感;④可用于复杂多模式的故障诊断;⑤可用于离线诊断,也能适应实时监测的要求。1.2　模型用于故障模式识别的ANN 模型按学习方式可分有监督学习模型和无监督学习模型两大类,前者主要包括B P 网和径向基函数(RB F )网;后者主要包括自适应共振(ART )网和自组织特征映射(SOM )网。1.2.1　有监督学习模型 BP 网是目前故障诊断中应用最多且较成熟的一种模型,其神经元的非线性映射函数采用Sigmoid 函数,网络训练采用误差反向传播(Back pr opagation )学习算法。BP 网的结构及学习算法简单,但应用中还存在2个问题:一是关于网络的学习,因BP 算法是自适应最小均方(LMS )算法的推广,故网络的学习速度较慢,且可能陷入局部极小值点,针对这一问题已有许多改进的BP 算法;二是关于网络的结构设计,即如何选取隐层及隐层节点数,目前尚无确定的理论和方法。根据Hecht -Nilson 的映射定理:对任何闭区间上的一个连续函数,总可以用含一层隐单元的感知器网来映射;目前应用中多采用含一层隐单元的BP 网。关于隐层节点下限的确定已有一些研究结果,鉴于问题的复杂性,此处不作说明。选择较多的隐层及隐层节点虽可加快学习速度,但使网络的结构变得复杂,网络的推广能力也会变差。实际应用中,通常用对测试样本与学习样本的误差进行交叉评价的试错法来选择隐层及隐层节点数。 RB F 网是一种较新颖的ANN 模型,只有一层隐含层,输出节点是线性的,隐单元采用对称的高斯基 · 13·第12卷第1期《机械研究与应用》 ME CHANICAL RESE ARCH &APPLICATION Vol 12No .1　1999

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。

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）。

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

基于BP神经网络的故障诊断方法

《智能控制基础》研究生课程设计报告题目基于BP神经网络的故障诊断方法学院机械与汽车工程学院专业班级车辆工程学号221601852020 学生姓名李跃轩指导教师武晓莉完成日期2016年12月10日

目录 1 设计概述 (2) 1.1研究对象介绍 (2) 1.2设计内容及目标 (2) 2 设计原理、方法及步骤 (3) 2.1基于BP算法的神经网络模型 (3) 2.2 神经网络信息融合故障诊断步骤 (4) 3 结果及分析 (6) 3.1数据仿真 (6) 3.2 结果分析 (9) 4 设计小结 (10) 参考文献 (10) 附录程序 (11)

1 设计概述 1.1研究对象介绍信息融合是多源信息综合处理的一项新技术，是将来自某一目标(或状态)的多源信息加以智能化合成，产生比单一信息源更精确、更完全的估计和判决。信息融合所处理的多传感器信息具有更为复杂的形式，可以在不同的信息层次上出现。多传感器信息融合的优点突出地表现在信息的冗余性、容错性、互补性、实时性和低成本性。神经网络是由大量互联的处理单元连接而成，它是基于现代神经生物学以及认知科学在信息处理领域应用的研究成果。它具有大规模并行模拟处理、连续时间动力学和网络全局作用等特点，有很强的自适应学习和非线性拟合能力，从而可以替代复杂耗时的传统算法，使信号处理过程更接近人类思维活动。柴油机故障具有相似性，故障与征兆的关系不明确，具有较强的模糊性，故障特征相互交织，柴油机故障诊断是一个复杂的问题。综合柴油机故障的特点以及神经网络的优势，采用基于BP神经网络的多传感器信息融合技术对柴油机机械故障进行诊断。 1.2设计内容及目标设计内容：针对传统故障诊断方法存在的诊断准确性不高的问题，提出了BP神经网络信息融合的方法，实现对柴油机的机械故障诊断。由多个传感器采

神经网络的电网故障诊断资料

基于新型神经网络的电网故障诊断方法 1引言快速事故后恢复系统正常运行是减少电能中断时间和增强供电可靠性的必要条件。作为事故恢复的第一步,应实现快速、准确的故障诊断以隔离故障元件并采取相应措施以恢复电能供应。然而在线快速、准确地故障诊断仍是一个悬而未决的难题,尤其在保护和断路器不正常动作或多重故障的情况下,故障诊断更为困难。故障诊断一般基于SCADA系统所提供的保护和断路器信息来判别电力系统中的故障元件。多种人工智能技术已用于解决此问题,如专家系统[1~4],随机优化技术[5~10]和人工神经网络[11~14]等等。其中基于专家系统的方法得到了广泛的注意和研究。这种方法能够提供强有力的推理并具解释能力,然而专家系统中知识的获取、组织、校核和维护等都非常困难,并成为其应用的瓶颈。而且,专家系统必须搜索庞大的知识库以得到最终的诊断结论,这使得它不能满足故障诊断实时的要求。另外,当系统中存在保护和断路器不正常动作时,专家系统可能会因缺乏识别错误信息的能力而导致错误的诊断结论。用于故障诊断的另一种较有潜力的方法是基于工程随机优化的方法。这种方法的主要原则是将故障诊断表述为一个整数优化问题,随后使用全局优化方法,如波尔兹曼机[5]、遗传算法[6~8]、仿蚂蚁系统[9]或tabu搜索[10]等,去求解该优化问题。这种方法在实际应用过程中也出现了一些问题:如何确定这些随机优化方法的参数以实现快速正确的故障诊断;如何使这些方法适用于保护和断路器不正常动作的情况等等。近年来,人工神经网络[11~14]引起了研究工作者的兴趣,因为它具有学习、泛化和容错能力。并且神经元的计算是并行的,这有利于实现实时应用。在神经网络的各种模型中,应用得最为广泛的模型就是BP(Back-Propagation)神经网络。标准的BP模型使用梯度下降算法训练,因此BP神经网络的结构必须是事先已知的,而且该学习算法收敛速度很慢,并有可能收敛于局部最小点。这些不利因素限制了BP模型在故障诊断中的应用。本文提出使用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络[15~16]解决电力系统中的故障诊断问题。理论上讲RBF神经网络具有任意函数逼近能力[17]。

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/8c789927.html,ki.dzsj.2019.04.088

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

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

基于某BP神经网络的故障诊断方法

目录 1 设计概述 (2) 1.1研究对象介绍 (2) 1.2设计内容及目标 (2) 2 设计原理、方法及步骤 (3) 2.1基于BP算法的神经网络模型 (3) 2.2 神经网络信息融合故障诊断步骤 (4) 3 结果及分析 (6) 3.1数据仿真 (6) 3.2 结果分析 (8) 4 设计小结 (9) 参考文献 (10) 附录程序 (11)

基于小波变换的齿轮箱故障诊断

基于小波变换的齿轮箱故障诊断【摘要】随着公司的加工设备越来越高精尖，对齿轮传动提出了更高的要求。本文对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析，并举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解，重构以及提取细节信号包络谱，快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常，并利用BP神经网络进行故障诊断定位，比传统方法更有效。为公司对齿轮箱故障进行提前预防并保证齿轮箱运行效率，提供科学依据。【关键词】齿轮箱；故障诊断；小波变换；BP神经网络 Abstract：As companies increasingly sophisticated processing equipment, on a higher gear requirements.The thesis analyze the characteristics and the method of gearbox fault diagnosis, and give a example to introduce the application of wavelet transform in gearbox fault diagnosis. The wavelet transform can be used in the gearbox condition signal to decompose and reconstructed as well as extract the detail signal envelope spectrum, the operators can accurately and quickly determine wether the gearbox equipment operation is abnormal, and make use of BP neural network to locate the fault diagnosis. The method is more effective than traditional methods. Gearbox fault for the company in advance to prevent and ensure operational efficiency gearbox, providing a scientific basis. Keywords: gearbox ; ault diagnosis; wavelet transform; BP neural network 齿轮箱是机械设备中的关键部件，其质量优劣直接影响整体设备的运行和精度。由于齿轮箱工作环境复杂恶劣，其精确性和各部件的磨损及裂纹日趋成为齿轮箱各部件监测诊断的关键。为了更好地监控齿轮箱运行的状态，做到故障提前预防，使设备发挥出更高的经济效益，对齿轮箱进行了故障信号诊断。齿轮箱构件故障诊断分为检测信号、提取特征、识别状态以及决策诊断四步。在齿轮箱运行过程中利用现代化的测试分析手段，监测其运动形态，分析故障产生的原因与机理，通过信号分析与处理识别产生故障的部位以及故障程度，提出一种能在多干扰、低信噪比的复杂振动信号中，准确、快速提取故障特征信息并判决故障的方法，是齿轮箱运行状态监测与诊断领域亟待解决的问题[1]。小波变换是近年发展起来的一种新的时域-频域分析方法，克服了短时傅里叶变换在单分辨率上的缺陷，在时域-频域都有表征信号局部信息的能力，具有多分辨率分

风力发电机组齿轮箱故障诊断

设备管理与维修 2019№4（下）风力发电机组齿轮箱故障诊断邓自波（国家电投宁夏能源铝业中卫新能源有限公司，宁夏中卫755000）摘要：随着运行时间的增加，风力发电机组的齿轮箱故障问题日益突出，分析风力发电机组的发电原理，列举风力发电机组齿轮箱的典型故障，提出风力发电机组齿轮箱故障防控举措。关键词：风力发电机组；齿轮箱；故障诊断中图分类号：TK83文献标识码：B DOI ：10.16621/https://www.wendangku.net/doc/8c789927.html,ki.issn1001-0599.2019.04D.99 0引言风力发电机安装地点一般都安排在风力较大的地方，如海边、山顶及无障碍物的沙漠等，工作环境比较恶劣。风力发电机组的齿轮箱结构复杂精密，在不同工况中的振动情况也比较复杂，相比较于其他部件，容易出现故障（齿轮箱故障占风机故障的1/5）。由于风机的地理位置比较偏，齿轮箱高度较高，一旦齿轮箱出现故障，很难进行及时修复。1风力发电机组齿轮箱结构（1）风力发电机组齿轮箱结构。主要包括齿轮箱箱体、齿轮传动部件、轴承及配套的润滑系统。传动部件包含行星架、输入轴、太阳轮、行星轮、内齿圈、中间轴和输出轴。根据动力传动方式的不同，齿轮箱的结构可分为定轴齿轮传动、行星齿轮传动，以及两者的组合传动形式3大类。其中齿轮箱的箱体为齿圈轴提供支撑，把叶轮的转动力传递给输出轴，承受着内部和外部多个载荷；齿轮箱内部包含3行星轮和两级定轴齿轮传动。一级行星齿轮传动加二级定齿轮传动齿轮箱结构，如图1。（2）风力发电机齿轮箱工作机理。叶轮在风的作用下转动，其轮毂转动带动齿轮箱的输入轴，进而带动行星架转动。行星与轮箱体上的内齿圈以及太阳轮啮合，在实现自转的同时又能实现公转，完成第一轮增速；然后太阳轮带动同轴大齿轮和中间轴上的小齿轮啮合转动，进而完成第二级增速；中间轴和输出轴的齿轮啮合转动形成第三级增速。通过三级增速，能以100的传动比带动发电机发电。 2齿轮箱的典型故障类型（1）齿面磨损故障。风力发电机组齿轮箱的齿轮多在渐开线的工作面，以及齿轮啮合处发生磨损，主要表现为4类：①正常磨损，相互接触的金属表面以自然的速率进行损耗而导致的磨损，一般不影响齿轮的正常运行，除非已到预定的使用年限外；②重负荷破坏，金属长期工作在恶劣的环境中时，承受较大的负荷而导致的中度磨损，这种磨损会影响齿轮的正常寿命；③齿面破损，进而引起齿轮的不平稳性；④外物侵蚀破坏，一些细小的颗粒会混入到齿轮的啮合中，而导致齿轮破坏。（2）胶合磨损故障。齿轮面与面之间有边界膜，以保护齿轮表面。齿轮在重载荷或高速条件下工作时，由于润滑不良或出现5结束语基于设备状态劣化趋势分析，依据振动趋势倾向性判定传动设备吐丝机存在异常。根据轴承故障诊断的原理，通过频谱细化分析吐丝机轴承特征故障频率，确定吐丝机故障特征频率由轴承外圈引起，有计划安排检修避免了设备事故的发生。通过实际案例，提高对机械传动设备轴承失效发展趋势的认识，为设备预知维修和挖掘设备潜能奠定了很好的基础。参考文献［1］张健.机械故障诊断技术［M ］.北京：机械工业出版社，2014.［2］陈思龙，黄颂光，乔永钦.在线振动监测系统在减定径机组故障诊断中的应用分析［J ］.机械传动，2014（11）：158-159. ［3］盛兆顺，尹琦岭.设备状态检测与故障诊断技术及应用［M ］.北京：化学工业出版社，2003. 〔编辑李波〕图1齿轮箱结构图311月27日细化谱

典型系统故障诊断与排除

典型系统故障诊断与排除 Document number：BGCG-0857-BTDO-0089-2022

案例二典型系统故障诊断与排除本章教学目标： 1、认识典型系统的工作； 2、了解典型系统故障原因； 3、熟悉典型系统的故障诊断与排除方法。教学重点、难点：教学学时：教学手段：教学内容：一、齿轮箱故障诊断 1.诊断目的和对象在机械设备中，齿轮箱的用量很大，一旦发生故障，损失严重。齿轮运行中的振动现象可反映齿轮箱的运行状态，故采用振动情号进行分析和诊断，将记录下来的齿轮箱振动信号进行FFT(快速傅里叶变换)分析处理。 2.诊断方法及分析方法：在现场用振动计和磁带记录仪测试记录了齿轮箱每根传动轴轴承座上的振动信号，表1列出三台齿轮箱振动速度均方根值，测试时1#齿轮箱检修没有列入。分析 (1) 在三级传动的齿轮装置中，输入与输出两级的啮合作用力都要由中间级来承担，所以啮合振动最为强烈。啮合振动的幅值远高于其它

两级。第二级是设计、制造中应加强的薄弱环节。但由于没有给予足够的重视，在长期运行中振动过大，使齿圈产生疲劳断裂，这是近几年发生事故的原因所在。从目前运行的情况看来，原料磨2#齿轮箱的第二级齿轮传动状况不佳，应加强监测，准备必要的备件。 (2) 从综合评定的角度曾，原料磨2#齿轮箱振动值高于2#和原料密1#的齿轮箱振动。用ISO大型机器振动强度评价标准衡量，巳超过允许值11. 2mm／s。且原料磨2#齿轮箱箱体温度高于其它齿轮箱l0℃左右，应及时进行检修。 (3)原料磨1#齿轮箱在运转中存在着调制现象，图15—4是撮动信号的例频谱，峰值出现在例频率80ms处，调制频繁fM＝1000／80＝，恰等于驱动电机旋转频率，也等于齿轮箱第一传动铀的旋转频率。应检查第一传动轴的零部件的磨损、松动、偏心等状况，也应检测电机的进行振动状况。这些工作有待今后进一步测试分析，其它两台齿轮箱振动中没有发现调制现象。诊断结论: (1)齿轮箱运行状态监测与故障诊断采用FFT谱分析和倒频谱分析是有效的。 (2)三级传动的齿轮箱装置中，应提高第二级传动件的设计和制造要求，以避免过大的二级传动啮合频率振动。二、数控机床常见故障的处理 (一) 故障的分类数控系统故障分类，按照不同的方法有很多种分类形式。

毕业设计·风力发电机组齿轮箱的故障及其分析

XX 职业技术学院毕业设计（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：二O 一三年六月学生姓名：X X X 指导教师：X X X 班级：10风电（1）班 2012 年12月20日

酒泉职业技术学院2013 届各专业毕业论文（设计）成绩评定表姓名张晓班级10风电（1）班专业风能与动力技术指导教师第一次指导意见年月日指导教师第二次指导意见年月日指导教师第三次指导意见年月日指导教师评语及评分成绩：签字（盖章）年月日答辩小组评价意见及评分成绩：签字（盖章）年月日教学系毕业实践环节指导小组意见签字（盖章）年月日学院毕业实践环节指导委员会审核签字（盖章）年月日意见